本研究では、単眼カメラ画像からの3次元シーン再構成を目指している。3次元シーン再構築は、自動運転や仮想現実などの3次元を扱ったアプリケーションにおいて有用である。画像からシーン内に存在する物体の3次元形状と位置を推定し、3次元空間上に形状を推定した各物体を配置することで入力画像に忠実な3次元シーンを再構築する。しかし、現実世界の複雑さを反映した3次元データを生成する上で、既存の3次元データセットには多様性が不足している。この課題に対応するために、大量の画像を学習した画像生成モデルを応用した3次元物体生成手法を採用し、より多様で複雑な3次元シーンの再構築を目指す。