論文の概要: SparseGS: Real-Time 360° Sparse View Synthesis using Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00206v3
• Date: Wed, 26 Mar 2025 19:59:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 18:49:11.129697
• Title: SparseGS: Real-Time 360° Sparse View Synthesis using Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: スパースGS:ガウススプラッティングを用いたリアルタイム360度スパースビュー合成
• Authors: Haolin Xiong, Sairisheek Muttukuru, Rishi Upadhyay, Pradyumna Chari, Achuta Kadambi,
• Abstract要約: 3D Splatting (3DGS)は3Dシーンをリアルタイムにレンダリングして新しいビュー合成を実現した。 この技術は3次元幾何学を正確に再構築するために、密集したトレーニングビューを必要とする。 スパーストレーニングビューのシナリオにおける3DGSの限界に対処するために設計された,効率的なトレーニングパイプラインであるSparseGSを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.506706621221143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently enabled real-time rendering of unbounded 3D scenes for novel view synthesis. However, this technique requires dense training views to accurately reconstruct 3D geometry. A limited number of input views will significantly degrade reconstruction quality, resulting in artifacts such as "floaters" and "background collapse" at unseen viewpoints. In this work, we introduce SparseGS, an efficient training pipeline designed to address the limitations of 3DGS in scenarios with sparse training views. SparseGS incorporates depth priors, novel depth rendering techniques, and a pruning heuristic to mitigate floater artifacts, alongside an Unseen Viewpoint Regularization module to alleviate background collapses. Our extensive evaluations on the Mip-NeRF360, LLFF, and DTU datasets demonstrate that SparseGS achieves high-quality reconstruction in both unbounded and forward-facing scenarios, with as few as 12 and 3 input images, respectively, while maintaining fast training and real-time rendering capabilities.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、最近、新しいビュー合成のための非有界な3Dシーンのリアルタイムレンダリングを可能にした。 しかし, この手法では3次元形状を正確に再構築するには, 密集したトレーニングビューが必要である。 限られた数の入力ビューが再構築品質を著しく低下させ、結果として"floaters"や"background collapse"といったアーティファクトが目に見えない視点で実現される。 本研究では,スパーストレーニングビューを持つシナリオにおける3DGSの限界に対処するために設計された,効率的なトレーニングパイプラインであるSparseGSを紹介する。 SparseGSには、奥行きの先行、新しい深度レンダリング技術、浮動小数点のアーチファクトを緩和するプルーニングヒューリスティックと、背景の崩壊を緩和するUnseen Viewpoint Regularizationモジュールが組み込まれている。 Mip-NeRF360, LLFF, DTUデータセットに対する広範な評価は、SparseGSが高速なトレーニングとリアルタイムレンダリング機能を維持しつつ、それぞれ12と3の入力画像で、境界のないシナリオと前方のシナリオの両方で高品質な再構築を実現していることを示している。

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