論文の概要: GeoGaussian: Geometry-aware Gaussian Splatting for Scene Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11324v2
• Date: Wed, 17 Jul 2024 10:11:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 22:29:24.686098
• Title: GeoGaussian: Geometry-aware Gaussian Splatting for Scene Rendering
• Title（参考訳）: GeoGaussian: シーンレンダリングのための幾何学的ガウススプレイティング
• Authors: Yanyan Li, Chenyu Lyu, Yan Di, Guangyao Zhai, Gim Hee Lee, Federico Tombari,
• Abstract要約: ガウススプレイティング最適化の過程で、その構造が意図的に保存されていない場合、シーンの幾何学は徐々に悪化する。 我々はこの問題を緩和するためにGeoGaussianと呼ばれる新しいアプローチを提案する。 提案するパイプラインは、新しいビュー合成と幾何再構成において最先端の性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.19049705653072
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: During the Gaussian Splatting optimization process, the scene's geometry can gradually deteriorate if its structure is not deliberately preserved, especially in non-textured regions such as walls, ceilings, and furniture surfaces. This degradation significantly affects the rendering quality of novel views that deviate significantly from the viewpoints in the training data. To mitigate this issue, we propose a novel approach called GeoGaussian. Based on the smoothly connected areas observed from point clouds, this method introduces a novel pipeline to initialize thin Gaussians aligned with the surfaces, where the characteristic can be transferred to new generations through a carefully designed densification strategy. Finally, the pipeline ensures that the scene's geometry and texture are maintained through constrained optimization processes with explicit geometry constraints. Benefiting from the proposed architecture, the generative ability of 3D Gaussians is enhanced, especially in structured regions. Our proposed pipeline achieves state-of-the-art performance in novel view synthesis and geometric reconstruction, as evaluated qualitatively and quantitatively on public datasets.
• Abstract（参考訳）: ガウススティング最適化の過程では、その構造が意図的に保存されていない場合、特に壁、天井、家具の表面などの非テクスチャ領域において、シーンの幾何学は徐々に悪化する。 この劣化は、トレーニングデータの観点から大きく逸脱する新規なビューのレンダリング品質に大きく影響する。 この問題を軽減するために,GeoGaussianと呼ばれる新しいアプローチを提案する。 点雲から観測されるスムーズな領域に基づいて, 細いガウスを表面に沿って初期化するための新しいパイプラインを導入し, その特性を慎重に設計したデンシフィケーション戦略により新しい世代に伝達する。 最後に、パイプラインはシーンの幾何学とテクスチャが明示的な幾何学的制約を伴う制約付き最適化プロセスによって維持されることを保証する。 提案手法を応用した3次元ガウシアンの生成能力は,特に構造領域において向上する。 提案するパイプラインは,公開データセット上で定性的に定量的に評価され,新しいビュー合成と幾何再構成の最先端性能を実現する。

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