[論文レビュー] SMAL-pets: SMAL Based Avatars of Pets from Single Image

Piotr Borycki, Joanna Waczyńska+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 17, 2026

3D Shape Modeling and Analysis被引用数 0

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ABSTRACT

Creating high-fidelity, animatable 3D dog avatars remains a formidable challenge in computer vision. Unlike human digital doubles, animal reconstruction faces a critical shortage of large-scale, annotated datasets for specialized applications. Furthermore, the immense morphological diversity across species, breeds, and crosses, which varies significantly in size, proportions, and features, complicates the generalization of existing models. Current reconstruction methods often struggle to capture realistic fur textures. Additionally, ensuring these avatars are fully editable and capable of performing complex, naturalistic movements typically necessitates labor-intensive manual mesh manipulation and expert rigging. This paper introduces SMAL-pets, a comprehensive framework that generates high-quality, editable animal avatars from a single input image. Our approach bridges the gap between reconstruction and generative modeling by leveraging a hybrid architecture. Our method integrates 3D Gaussian Splatting with the SMAL parametric model to provide a representation that is both visually high-fidelity and anatomically grounded. We introduce a multimodal editing suite that enables users to refine the avatar's appearance and execute complex animations through direct textual prompts. By allowing users to control both the aesthetic and behavioral aspects of the model via natural language, SMAL-pets provides a flexible, robust tool for animation and virtual reality.

研究の動機と目的

• 単一画像から SMAL ベースのペットアバターの作成を動機づける。
• ペットモデル化のために SMAL 表現を活用する。
• ペットアバターの現実的な再構成と潜在的な下流アプリケーションを可能にする。

提案手法

• SMAL フレームワークに基づく SMAL-pets を提案する。
• 単一画像推論を実行してペットアバターを生成する。
• 入力画像に SMAL パラメータを適合させる推定または最適化プロセスを利用する。
• レンダリングおよびアニメーションに適した 3D フレンドリーな表現を生成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 単一画像からペットアバターを生成するために SMAL ベースの表現を推定できるか？
• RQ2 1枚の写真からペットの形状と姿勢をどれくらい正確に再構成できるか？
• RQ3 SMAL-pets アプローチの異なるペット種間での汎化能力はどの程度か？

主な発見

• 利用可能なソース抜粋には定量的な結果は提供されていない。
• 単一画像からの SMAL ベースのペットアバターの妥当性は、アプローチによって示唆されている。
• 提供されたテキストには実験指標やデータセットの詳細が含まれていない。