論文の概要: latentSplat: Autoencoding Variational Gaussians for Fast Generalizable 3D Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16292v2
- Date: Tue, 30 Jul 2024 12:12:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 22:06:02.923366
- Title: latentSplat: Autoencoding Variational Gaussians for Fast Generalizable 3D Reconstruction
- Title（参考訳）: latentSplat: 高速な一般化可能な3次元再構成のための変分ガウスの自動符号化
- Authors: Christopher Wewer, Kevin Raj, Eddy Ilg, Bernt Schiele, Jan Eric Lenssen,
- Abstract要約: latentSplatは3D潜在空間における意味ガウスを予測し、軽量な生成型2Dアーキテクチャで切り落としてデコードする手法である。
latentSplatは、高速でスケーラブルで高解像度なデータでありながら、復元品質と一般化におけるこれまでの成果よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.86083272054711
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present latentSplat, a method to predict semantic Gaussians in a 3D latent space that can be splatted and decoded by a light-weight generative 2D architecture. Existing methods for generalizable 3D reconstruction either do not scale to large scenes and resolutions, or are limited to interpolation of close input views. latentSplat combines the strengths of regression-based and generative approaches while being trained purely on readily available real video data. The core of our method are variational 3D Gaussians, a representation that efficiently encodes varying uncertainty within a latent space consisting of 3D feature Gaussians. From these Gaussians, specific instances can be sampled and rendered via efficient splatting and a fast, generative decoder. We show that latentSplat outperforms previous works in reconstruction quality and generalization, while being fast and scalable to high-resolution data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元潜在空間における意味ガウスの予測手法である latentSplat について述べる。
既存の一般化可能な3D再構成手法は、大きなシーンや解像度にスケールしないか、あるいは近接した入力ビューの補間に限定されている。
latentSplatは、レグレッションベースのアプローチとジェネレーティブアプローチの長所を組み合わせると同時に、利用可能な実ビデオデータに基づいて純粋にトレーニングされている。
本手法のコアは変分3次元ガウスであり, 3次元特徴ガウスからなる潜在空間における不確かさを効率的に符号化する表現である。
これらのガウシアンから、効率的なスプラッティングと高速で生成可能なデコーダによって、特定のインスタンスをサンプル化し、レンダリングすることができる。
latentSplatは、高速でスケーラブルで高解像度なデータでありながら、復元品質と一般化におけるこれまでの成果よりも優れていることを示す。
関連論文リスト
- No Pose, No Problem: Surprisingly Simple 3D Gaussian Splats from Sparse Unposed Images [100.80376573969045]
NoPoSplatは、多視点画像から3Dガウスアンによってパラメータ化された3Dシーンを再構成できるフィードフォワードモデルである。
提案手法は,推定時にリアルタイムな3次元ガウス再構成を実現する。
この研究は、ポーズフリーの一般化可能な3次元再構成において大きな進歩をもたらし、実世界のシナリオに適用可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T17:58:22Z) - L3DG: Latent 3D Gaussian Diffusion [74.36431175937285]
L3DGは3次元ガウス拡散定式化による3次元ガウスの3次元モデリングのための最初のアプローチである。
我々は、部屋の大きさのシーンで効率的に操作するために、スパース畳み込みアーキテクチャーを用いている。
3Dガウス表現を利用することで、生成されたシーンを任意の視点からリアルタイムでレンダリングすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T13:19:32Z) - GSD: View-Guided Gaussian Splatting Diffusion for 3D Reconstruction [52.04103235260539]
単一視点からの3次元オブジェクト再構成のためのガウススプティング表現に基づく拡散モデル手法を提案する。
モデルはGS楕円体の集合で表される3Dオブジェクトを生成することを学習する。
最終的な再構成されたオブジェクトは、高品質な3D構造とテクスチャを持ち、任意のビューで効率的にレンダリングできる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-05T03:43:08Z) - Effective Rank Analysis and Regularization for Enhanced 3D Gaussian Splatting [33.01987451251659]
3D Gaussian Splatting(3DGS)は、高品質な3D再構成によるリアルタイムレンダリングが可能な有望な技術として登場した。
その可能性にもかかわらず、3DGSは針のようなアーティファクト、準最適ジオメトリー、不正確な正常など、課題に直面している。
正規化として有効なランクを導入し、ガウスの構造を制約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T15:51:59Z) - PUP 3D-GS: Principled Uncertainty Pruning for 3D Gaussian Splatting [59.277480452459315]
本稿では,現在のアプローチよりも優れた空間感性プルーニングスコアを提案する。
また,事前学習した任意の3D-GSモデルに適用可能なマルチラウンドプルーファインパイプラインを提案する。
我々のパイプラインは、3D-GSの平均レンダリング速度を2.65$times$で増加させ、より健全なフォアグラウンド情報を保持します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-14T17:53:55Z) - GSGAN: Adversarial Learning for Hierarchical Generation of 3D Gaussian Splats [20.833116566243408]
本稿では,Gaussianを3D GANの3次元表現として利用し,その効率的かつ明示的な特徴を活用する。
生成したガウスの位置とスケールを効果的に正規化する階層的多スケールガウス表現を持つジェネレータアーキテクチャを導入する。
実験結果から,最先端の3D一貫したGANと比較して,レンダリング速度(x100)が大幅に向上することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-05T05:52:20Z) - RaDe-GS: Rasterizing Depth in Gaussian Splatting [32.38730602146176]
Gaussian Splatting (GS) は、高品質でリアルタイムなレンダリングを実現するために、新しいビュー合成に非常に効果的であることが証明されている。
本研究は,DTUデータセット上のNeuraLangeloに匹敵するチャムファー距離誤差を導入し,元の3D GS法と同様の計算効率を維持する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-03T15:56:58Z) - GaussianPro: 3D Gaussian Splatting with Progressive Propagation [49.918797726059545]
3DGSはStructure-from-Motion (SfM)技術によって生成されるポイントクラウドに大きく依存している。
本稿では, 3次元ガウスの密度化を導くために, プログレッシブ・プログレッシブ・プログレッシブ・ストラテジーを適用した新しい手法を提案する。
提案手法はデータセット上の3DGSを大幅に上回り,PSNRでは1.15dBの改善が見られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-22T16:00:20Z) - pixelSplat: 3D Gaussian Splats from Image Pairs for Scalable Generalizable 3D Reconstruction [26.72289913260324]
pixelSplatは、画像のペアから3次元ガウスプリミティブによってパラメータ化された3次元放射界の再構成を学ぶフィードフォワードモデルである。
我々のモデルは、スケーラブルなトレーニングのためのリアルタイム・メモリ効率のレンダリングと、推論時の高速な3次元再構成を特徴としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-19T17:03:50Z) - Triplane Meets Gaussian Splatting: Fast and Generalizable Single-View 3D
Reconstruction with Transformers [37.14235383028582]
本稿では,フィードフォワード推論を用いて,単一画像から3次元モデルを効率よく生成する,一視点再構成のための新しい手法を提案する。
提案手法では,2つのトランスフォーマーネットワーク,すなわちポイントデコーダとトリプレーンデコーダを用いて,ハイブリッドトリプレーン・ガウス中間表現を用いて3次元オブジェクトを再構成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T17:18:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。