論文の概要: SWAG: Splatting in the Wild images with Appearance-conditioned Gaussians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10427v2
• Date: Fri, 5 Apr 2024 16:04:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 18:06:16.509259
• Title: SWAG: Splatting in the Wild images with Appearance-conditioned Gaussians
• Title（参考訳）: SWAG:外見条件ガウス像におけるスプラッティング
• Authors: Hiba Dahmani, Moussab Bennehar, Nathan Piasco, Luis Roldao, Dzmitry Tsishkou,
• Abstract要約: 暗黙の神経表現法は、未構造化画像から3Dシーンを学習する際、顕著な進歩を見せている。 非教師的手法でシーンオブオーダの存在を対処するために、過渡的なガウシアンを訓練する新しいメカニズムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2369578015657954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Implicit neural representation methods have shown impressive advancements in learning 3D scenes from unstructured in-the-wild photo collections but are still limited by the large computational cost of volumetric rendering. More recently, 3D Gaussian Splatting emerged as a much faster alternative with superior rendering quality and training efficiency, especially for small-scale and object-centric scenarios. Nevertheless, this technique suffers from poor performance on unstructured in-the-wild data. To tackle this, we extend over 3D Gaussian Splatting to handle unstructured image collections. We achieve this by modeling appearance to seize photometric variations in the rendered images. Additionally, we introduce a new mechanism to train transient Gaussians to handle the presence of scene occluders in an unsupervised manner. Experiments on diverse photo collection scenes and multi-pass acquisition of outdoor landmarks show the effectiveness of our method over prior works achieving state-of-the-art results with improved efficiency.
• Abstract（参考訳）: 暗黙的なニューラル表現法は、未構造化画像から3Dシーンを学習する際、目覚ましい進歩を見せている。 より最近の3D Gaussian Splattingは、特に小規模およびオブジェクト中心のシナリオにおいて、より優れたレンダリング品質とトレーニング効率を備えた、はるかに高速な代替手段として登場した。 それでも、この手法は、非構造内データの性能の低下に悩まされている。 これを解決するために,非構造化画像コレクションを扱うために3次元ガウススプラッティングを拡張した。 我々は、レンダリングされた画像の光度変化を捉えるために、外観をモデル化することでこれを実現する。 さらに,シーンオブクローダの存在を教師なしで扱うために,過渡ガウシアンを訓練する新たなメカニズムを導入する。 多様な写真収集シーンの実験と屋外ランドマークのマルチパス取得実験により, 従来手法よりも効率よく, 最先端の成果が得られ, 提案手法の有効性が示された。

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