論文の概要: Gaussian in the Wild: 3D Gaussian Splatting for Unconstrained Image Collections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15704v2
- Date: Sun, 14 Jul 2024 04:25:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 01:15:36.303345
- Title: Gaussian in the Wild: 3D Gaussian Splatting for Unconstrained Image Collections
- Title（参考訳）: 野生のガウシアン:非拘束画像収集のための3Dガウシアンスプラッティング
- Authors: Dongbin Zhang, Chuming Wang, Weitao Wang, Peihao Li, Minghan Qin, Haoqian Wang,
- Abstract要約: 制約のない画像における光度変化と過渡オクルーダは、元のシーンを正確に再構築することが困難である。
ニューラルレージアンスフィールド(NeRF)におけるグローバルな外観特徴の導入による課題への先行的アプローチ
この事実に触発されて,3次元ガウス点を用いてシーンを再構築する手法であるGaussian in the wild (GS-W)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.807052947367692
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Novel view synthesis from unconstrained in-the-wild images remains a meaningful but challenging task. The photometric variation and transient occluders in those unconstrained images make it difficult to reconstruct the original scene accurately. Previous approaches tackle the problem by introducing a global appearance feature in Neural Radiance Fields (NeRF). However, in the real world, the unique appearance of each tiny point in a scene is determined by its independent intrinsic material attributes and the varying environmental impacts it receives. Inspired by this fact, we propose Gaussian in the wild (GS-W), a method that uses 3D Gaussian points to reconstruct the scene and introduces separated intrinsic and dynamic appearance feature for each point, capturing the unchanged scene appearance along with dynamic variation like illumination and weather. Additionally, an adaptive sampling strategy is presented to allow each Gaussian point to focus on the local and detailed information more effectively. We also reduce the impact of transient occluders using a 2D visibility map. More experiments have demonstrated better reconstruction quality and details of GS-W compared to NeRF-based methods, with a faster rendering speed. Video results and code are available at https://eastbeanzhang.github.io/GS-W/.
- Abstract（参考訳）: 未制約画像からの新たなビュー合成は、有意義だが難しい課題である。
これらの制約のない画像における光度変化と過渡オクルーダは、元のシーンを正確に再構築することが困難である。
従来のアプローチでは、Neural Radiance Fields(NeRF)のグローバルな外観機能を導入して、この問題に対処していた。
しかし、現実の世界では、シーン内の各小さな点の独特の外観は、その独立した固有の材料特性と、それが受ける様々な環境影響によって決定される。
この事実に触発されて,3次元ガウス点を用いてシーンを再構成する手法であるGaussian in the wild (GS-W)を提案する。
さらに、各ガウス点が局所的および詳細な情報により効果的に集中できるように適応的なサンプリング戦略が提示される。
また,2次元視認性マップを用いて,過渡性咬合者への影響を低減した。
より多くの実験により、より高速なレンダリング速度で、NeRFベースの手法と比較してGS-Wの再現性や細部が向上した。
ビデオの結果とコードはhttps://eastbeanzhang.github.io/GS-W/.comで公開されている。
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