論文の概要: GaussianPro: 3D Gaussian Splatting with Progressive Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14650v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 16:00:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 14:45:30.784287
• Title: GaussianPro: 3D Gaussian Splatting with Progressive Propagation
• Title（参考訳）: gaussianpro:プログレッシブ伝播を伴う3次元gaussian splatting
• Authors: Kai Cheng, Xiaoxiao Long, Kaizhi Yang, Yao Yao, Wei Yin, Yuexin Ma, Wenping Wang, Xuejin Chen
• Abstract要約: 3DGSはStructure-from-Motion (SfM)技術によって生成されるポイントクラウドに大きく依存している。 本稿では, 3次元ガウスの密度化を導くために, プログレッシブ・プログレッシブ・プログレッシブ・ストラテジーを適用した新しい手法を提案する。 提案手法はデータセット上の3DGSを大幅に上回り,PSNRでは1.15dBの改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.918797726059545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently brought about a revolution in the field of neural rendering, facilitating high-quality renderings at real-time speed. However, 3DGS heavily depends on the initialized point cloud produced by Structure-from-Motion (SfM) techniques. When tackling with large-scale scenes that unavoidably contain texture-less surfaces, the SfM techniques always fail to produce enough points in these surfaces and cannot provide good initialization for 3DGS. As a result, 3DGS suffers from difficult optimization and low-quality renderings. In this paper, inspired by classical multi-view stereo (MVS) techniques, we propose GaussianPro, a novel method that applies a progressive propagation strategy to guide the densification of the 3D Gaussians. Compared to the simple split and clone strategies used in 3DGS, our method leverages the priors of the existing reconstructed geometries of the scene and patch matching techniques to produce new Gaussians with accurate positions and orientations. Experiments on both large-scale and small-scale scenes validate the effectiveness of our method, where our method significantly surpasses 3DGS on the Waymo dataset, exhibiting an improvement of 1.15dB in terms of PSNR.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)の出現は、最近、ニューラルネットワークレンダリングの分野に革命をもたらし、リアルタイムな高速な高品質なレンダリングを可能にした。 しかし、3DGSはStructure-from-Motion (SfM)技術によって生成される初期化点雲に大きく依存している。 テクスチャレス表面を必然的に含む大規模なシーンを扱う場合、SfM技術は常にこれらの表面で十分な点を生成できず、3DGSに十分な初期化を提供することができない。 その結果、3DGSは難しい最適化と低品質レンダリングに悩まされている。 本稿では,従来のマルチビューステレオ (mvs) 手法に触発されて, 3次元ガウスの密度化を導くためのプログレッシブ伝播戦略を適用する新しい手法であるgaussianproを提案する。 3dgsで使用される単純なスプリット戦略とクローン戦略と比較し,シーンの既存の再構成ジオメトリとパッチマッチング手法を活用し,正確な位置と向きを持つ新しいガウス群を生成する。 大規模および小規模の両方の実験では,本手法がWaymoデータセットの3DGSを大幅に上回り,PSNRの1.15dBの改善が見られた。

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