論文の概要: SuGaR: Surface-Aligned Gaussian Splatting for Efficient 3D Mesh Reconstruction and High-Quality Mesh Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12775v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 18:38:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 23:24:32.935482
• Title: SuGaR: Surface-Aligned Gaussian Splatting for Efficient 3D Mesh Reconstruction and High-Quality Mesh Rendering
• Title（参考訳）: SuGaR:効率的な3次元メッシュ再構成と高品質メッシュレンダリングのための表面配向ガウススティング
• Authors: Antoine Gu\'edon and Vincent Lepetit
• Abstract要約: 本稿では,3次元ガウス格子から高精度かつ極めて高速なメッシュ抽出を可能にする手法を提案する。 しかし、これらのガウス人は最適化後に非組織化される傾向があるため、何百万もの小さな3Dガウスからメッシュを抽出することは困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.91019554830571
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a method to allow precise and extremely fast mesh extraction from 3D Gaussian Splatting. Gaussian Splatting has recently become very popular as it yields realistic rendering while being significantly faster to train than NeRFs. It is however challenging to extract a mesh from the millions of tiny 3D gaussians as these gaussians tend to be unorganized after optimization and no method has been proposed so far. Our first key contribution is a regularization term that encourages the gaussians to align well with the surface of the scene. We then introduce a method that exploits this alignment to extract a mesh from the Gaussians using Poisson reconstruction, which is fast, scalable, and preserves details, in contrast to the Marching Cubes algorithm usually applied to extract meshes from Neural SDFs. Finally, we introduce an optional refinement strategy that binds gaussians to the surface of the mesh, and jointly optimizes these Gaussians and the mesh through Gaussian splatting rendering. This enables easy editing, sculpting, rigging, animating, compositing and relighting of the Gaussians using traditional softwares by manipulating the mesh instead of the gaussians themselves. Retrieving such an editable mesh for realistic rendering is done within minutes with our method, compared to hours with the state-of-the-art methods on neural SDFs, while providing a better rendering quality.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 3次元ガウススメッティングから高精度かつ超高速のメッシュ抽出を実現する方法を提案する。 gaussian splattingは最近、narfsよりもトレーニングがかなり速く、リアルなレンダリングをもたらすため、非常に人気がある。 しかし、これらのガウシアンは最適化後に組織化されず、これまで提案されていないため、何百万もの小さな3dガウシアンからメッシュを抽出することは困難である。 私たちの最初の重要な貢献は、ガウスがシーンの表面とうまく一致するように促す正規化の用語です。 次に,このアライメントを利用して,高速でスケーラブルで詳細を保存するポアソン再構成法を用いて,gaussianからメッシュを抽出する手法を提案する。 最後に、gaussianをメッシュの表面にバインドするオプションのリファインメント戦略を導入し、gaussian splattingレンダリングを通じてこれらのgaussianと meshを共同で最適化する。 これにより、ガウス人自身の代わりにメッシュを操作することで、従来のソフトウェアを使用して、ガウス人の編集、彫刻、リギング、アニメーション、合成、リライトが容易になる。 このような編集可能なメッシュの検索は、ニューラルネットワークsdfsの最先端のメソッドに比べて数分以内に行われ、より優れたレンダリング品質を提供する。

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