論文の概要: Relaxing Accurate Initialization Constraint for 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09413v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 14:04:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 20:17:36.909210
• Title: Relaxing Accurate Initialization Constraint for 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 3次元ガウススプラッティングにおける正確な初期化制約の緩和
• Authors: Jaewoo Jung, Jisang Han, Honggyu An, Jiwon Kang, Seonghoon Park, Seungryong Kim,
• Abstract要約: 3次元ガウス切削における正確な初期化制約の緩和)と呼ばれる新しい最適化手法を提案する。 複数のデータセットに対する定量的および定性的な比較による戦略の有効性を示し、全ての設定における性能を大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.58220473268378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D Gaussian splatting (3DGS) has recently demonstrated impressive capabilities in real-time novel view synthesis and 3D reconstruction. However, 3DGS heavily depends on the accurate initialization derived from Structure-from-Motion (SfM) methods. When trained with randomly initialized point clouds, 3DGS fails to maintain its ability to produce high-quality images, undergoing large performance drops of 4-5 dB in PSNR. Through extensive analysis of SfM initialization in the frequency domain and analysis of a 1D regression task with multiple 1D Gaussians, we propose a novel optimization strategy dubbed RAIN-GS (Relaxing Accurate Initialization Constraint for 3D Gaussian Splatting), that successfully trains 3D Gaussians from random point clouds. We show the effectiveness of our strategy through quantitative and qualitative comparisons on multiple datasets, largely improving the performance in all settings. Our project page and code can be found at https://ku-cvlab.github.io/RAIN-GS.
• Abstract（参考訳）: 3次元ガウシアンスプラッティング(3DGS)は,近年,リアルタイムの新規視像合成と3次元再構成において顕著な能力を示した。 しかし、3DGSはStructure-from-Motion (SfM)法に由来する正確な初期化に大きく依存している。 ランダムに初期化された点雲で訓練すると、3DGSは高品質な画像を生成する能力を維持することができず、PSNRでは4-5dBという大きなパフォーマンス低下を経験する。 周波数領域におけるSfM初期化の広範囲な解析と、複数の1次元ガウスによる1次元回帰タスクの解析を通じて、ランダムな点雲から3次元ガウスを訓練する、RAIN-GS(Relaxing Accurate Initialization Constraint for 3Dガウススティング)と呼ばれる新しい最適化戦略を提案する。 複数のデータセットに対する定量的および定性的な比較による戦略の有効性を示し、全ての設定における性能を大幅に改善した。 私たちのプロジェクトページとコードは、https://ku-cvlab.github.io/RAIN-GS.orgで参照できます。

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