論文の概要: FreGS: 3D Gaussian Splatting with Progressive Frequency Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06908v2
• Date: Mon, 8 Apr 2024 16:16:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 00:47:03.698439
• Title: FreGS: 3D Gaussian Splatting with Progressive Frequency Regularization
• Title（参考訳）: FreGS: 進行周波数規則化による3次元ガウス平滑化
• Authors: Jiahui Zhang, Fangneng Zhan, Muyu Xu, Shijian Lu, Eric Xing,
• Abstract要約: 周波数空間における過度再構成問題に対処するために, 進行周波数正規化手法を開発した。 FreGSは優れた斬新なビュー合成を実現し、最先端の技術を一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.47895278233717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian splatting has achieved very impressive performance in real-time novel view synthesis. However, it often suffers from over-reconstruction during Gaussian densification where high-variance image regions are covered by a few large Gaussians only, leading to blur and artifacts in the rendered images. We design a progressive frequency regularization (FreGS) technique to tackle the over-reconstruction issue within the frequency space. Specifically, FreGS performs coarse-to-fine Gaussian densification by exploiting low-to-high frequency components that can be easily extracted with low-pass and high-pass filters in the Fourier space. By minimizing the discrepancy between the frequency spectrum of the rendered image and the corresponding ground truth, it achieves high-quality Gaussian densification and alleviates the over-reconstruction of Gaussian splatting effectively. Experiments over multiple widely adopted benchmarks (e.g., Mip-NeRF360, Tanks-and-Temples and Deep Blending) show that FreGS achieves superior novel view synthesis and outperforms the state-of-the-art consistently.
• Abstract（参考訳）: 3次元ガウシアンスプラッティングは、リアルタイムの新規ビュー合成において非常に優れた性能を発揮している。 しかし、高分散画像領域が少数のガウス像のみに覆われるガウス密度化の際の過度な再構成に悩まされ、レンダリングされた画像のぼやけやアーティファクトに繋がることが多い。 本研究では,周波数空間における過度再構成問題に対処するために,プログレッシブ周波数正規化(FreGS)手法を設計する。 具体的には、フーリエ空間における低域通過フィルタと高域通過フィルタで容易に抽出できる低域通過周波数成分を利用して、粗大なガウス密度化を行う。 レンダリング画像の周波数スペクトルと対応する基底真実との差を最小化することにより、高品質なガウス密度化を実現し、ガウススプラッティングの過度な再構成を効果的に緩和する。 複数の広く採用されているベンチマーク(例えば、Mip-NeRF360、Tamps-and-Temples、Deep Blending)に対する実験は、FreGSが優れた新規なビュー合成を達成し、最先端技術よりも一貫して優れていることを示している。

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