論文の概要: GaussianShader: 3D Gaussian Splatting with Shading Functions for Reflective Surfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17977v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 17:22:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 19:12:17.306030
• Title: GaussianShader: 3D Gaussian Splatting with Shading Functions for Reflective Surfaces
• Title（参考訳）: Gaussian Shader:反射面のシェーディング機能を有する3次元ガウス散乱
• Authors: Yingwenqi Jiang, Jiadong Tu, Yuan Liu, Xifeng Gao, Xiaoxiao Long, Wenping Wang, Yuexin Ma
• Abstract要約: 反射面を持つシーンにおけるニューラルレンダリングを強化するために, 簡易シェーディング機能を3次元ガウスに応用する新しい手法を提案する。 実験の結果、ガウシアンシェーダーは効率と視覚的品質のバランスを保っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.15827491185572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The advent of neural 3D Gaussians has recently brought about a revolution in the field of neural rendering, facilitating the generation of high-quality renderings at real-time speeds. However, the explicit and discrete representation encounters challenges when applied to scenes featuring reflective surfaces. In this paper, we present GaussianShader, a novel method that applies a simplified shading function on 3D Gaussians to enhance the neural rendering in scenes with reflective surfaces while preserving the training and rendering efficiency. The main challenge in applying the shading function lies in the accurate normal estimation on discrete 3D Gaussians. Specifically, we proposed a novel normal estimation framework based on the shortest axis directions of 3D Gaussians with a delicately designed loss to make the consistency between the normals and the geometries of Gaussian spheres. Experiments show that GaussianShader strikes a commendable balance between efficiency and visual quality. Our method surpasses Gaussian Splatting in PSNR on specular object datasets, exhibiting an improvement of 1.57dB. When compared to prior works handling reflective surfaces, such as Ref-NeRF, our optimization time is significantly accelerated (23h vs. 0.58h). Please click on our project website to see more results.
• Abstract（参考訳）: neural 3d gaussianの出現は、最近、ニューラルネットワークのレンダリングの分野で革命をもたらし、リアルタイムのスピードで高品質なレンダリングを生成するのに役立った。 しかし、明示的かつ離散的な表現は、反射面を特徴付ける場面に適用すると困難に直面する。 本稿では,3次元ガウシアンに簡易シェーディング機能を適用したガウシアンシェーダーについて,トレーニングとレンダリングの効率を保ちながら,反射面を持つシーンにおけるニューラルレンダリングを強化する手法を提案する。 シェーディング関数を適用する際の主な課題は、離散3次元ガウスの正確な正規推定にある。 具体的には, 3次元ガウス球面の最小軸方向を微妙に設計し, 正規面とガウス球面の幾何学の整合性を持たせるための新しい正規推定フレームワークを提案する。 実験の結果、gaussianshaderは効率と視覚品質のバランスを保っていることがわかった。 提案手法は,PSNRにおけるガウス散乱を超越し,1.57dBの改善を示した。 Ref-NeRFのような反射面を扱う以前の作業と比較して、最適化時間は大幅に加速される(23h vs. 0.58h)。 プロジェクトのWebサイトをクリックして、さらなる結果を確認してください。

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