VGGT: 효율적인 3D 장면 재구성을 위한 비주얼 지오메트리 기반 트랜스포머

최근 옥스퍼드 대학교 비주얼 지오메트리 그룹과 메타 AI 연구팀은 VGGT(Visual Geometry Grounded Transformer)를 발표했습니다. VGGT는 피드포워드 신경망으로, 하나 또는 여러 장의 이미지로부터 카메라 파라미터, 포인트 맵, 깊이 맵, 3D 포인트 트랙 등 주요 3D 속성을 직접 추론합니다.   

이 모델은 기존의 단일 작업에 특화된 모델과 달리, 다양한 3D 작업을 동시에 수행할 수 있습니다. 또한, 이미지 재구성 시간을 1초 이하로 단축하면서도 후처리 없이도 기존 최적화 기반 기법들을 능가하는 성능을 보입니다. 이를 통해 카메라 파라미터 추정, 멀티뷰 깊이 추정, 고밀도 포인트 클라우드 재구성, 3D 포인트 트래킹 등 여러 3D 작업에서 최신 성능을 달성했습니다.  

VGGT의 아키텍처는 입력 이미지를 DINO를 통해 토큰화하고, 카메라 예측을 위한 토큰을 추가합니다. 이후 프레임별 및 글로벌 셀프 어텐션 레이어를 번갈아 적용하며, 최종적으로 카메라 외부 및 내부 파라미터를 예측하는 카메라 헤드와 깊이 맵, 포인트 맵, 트래킹을 위한 특징 맵 등을 출력하는 DPT 헤드를 사용합니다.  

또한, 사전 학습된 VGGT를 특징 추출 백본으로 활용하면 비강체 포인트 트래킹이나 피드포워드 기반 새로운 뷰 합성 등 다양한 다운스트림 작업의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 

https://vgg-t.github.io/

VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer.

 

vggt