論文の概要: DN-Splatter: Depth and Normal Priors for Gaussian Splatting and Meshing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17822v3
• Date: Thu, 07 Nov 2024 13:34:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:36:22.120983
• Title: DN-Splatter: Depth and Normal Priors for Gaussian Splatting and Meshing
• Title（参考訳）: DN-Splatter:ガウススメッティングとメッシュの深さと正規化
• Authors: Matias Turkulainen, Xuqian Ren, Iaroslav Melekhov, Otto Seiskari, Esa Rahtu, Juho Kannala,
• Abstract要約: カラー画像の勾配に基づく適応的な深度損失を提案し、様々なベースライン上での深度推定と新しいビュー合成結果を改善した。 我々の単純かつ効果的な正則化技術はガウス表現からの直接メッシュ抽出を可能にし、屋内シーンのより物理的に正確な再構築を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.437747560051566
• License:
• Abstract: High-fidelity 3D reconstruction of common indoor scenes is crucial for VR and AR applications. 3D Gaussian splatting, a novel differentiable rendering technique, has achieved state-of-the-art novel view synthesis results with high rendering speeds and relatively low training times. However, its performance on scenes commonly seen in indoor datasets is poor due to the lack of geometric constraints during optimization. In this work, we explore the use of readily accessible geometric cues to enhance Gaussian splatting optimization in challenging, ill-posed, and textureless scenes. We extend 3D Gaussian splatting with depth and normal cues to tackle challenging indoor datasets and showcase techniques for efficient mesh extraction. Specifically, we regularize the optimization procedure with depth information, enforce local smoothness of nearby Gaussians, and use off-the-shelf monocular networks to achieve better alignment with the true scene geometry. We propose an adaptive depth loss based on the gradient of color images, improving depth estimation and novel view synthesis results over various baselines. Our simple yet effective regularization technique enables direct mesh extraction from the Gaussian representation, yielding more physically accurate reconstructions of indoor scenes.
• Abstract（参考訳）: 一般的な屋内シーンの高忠実度3D再構成は、VRおよびARアプリケーションにとって不可欠である。 3D Gaussian splatting, a novel differentiable rendering technique, has achieved the state-of-the-art novel view synthesis results with high rendering speeds and relatively low training time。 しかし,室内データセットでよく見られる場面では,最適化時の幾何的制約が欠如しているため,性能が劣っている。 本研究では,難易度,不適切度,テクスチャのない場面において,ガウスのスプレイティング最適化を強化するために,容易にアクセス可能な幾何学的手がかりの利用について検討する。 我々は3Dガウススプラッティングを奥行きと通常の手法で拡張し、挑戦的な屋内データセットに取り組み、効率的なメッシュ抽出技術を示す。 具体的には、最適化手順を深度情報で規則化し、近くのガウスの局所的な滑らかさを強制し、オフザシェルの単分子ネットワークを用いて真のシーン幾何学との整合性を向上する。 カラー画像の勾配に基づく適応的な深度損失を提案し、様々なベースライン上での深度推定と新しいビュー合成結果を改善した。 我々の単純かつ効果的な正則化技術はガウス表現からの直接メッシュ抽出を可能にし、屋内シーンのより物理的に正確な再構築を可能にする。

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