VQGANのEncoderとDecoderの中間にTransformerを組み込んだCompletionNetsと、U-Net構造で任意の解像度の画像補正を行うAdjustmentNetにより360度パノラマ画像を外挿するネットワーク構造を提案した。CompletionNetsには、循環している360度パノラマ画像の端の部分を適切に扱う機構のCircular Inferenceを組み込んでいる。

SUN360データセットとLaval Indoorデータセットを使用し、FIDによる評価と定性的な評価を行い、従来手法を上回る結果。

従来手法との違いを丁寧に整理し、生成品質も高いため通ったと考えられる。プロジェクトページ( https://akmtn.github.io/omni-dreamer/ )及びPyTorch実装( https://github.com/akmtn/OmniDreamer )が公開されている。