論文の概要: GS2Mesh: Surface Reconstruction from Gaussian Splatting via Novel Stereo Views
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01810v2
- Date: Wed, 17 Jul 2024 13:58:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 22:19:21.765881
- Title: GS2Mesh: Surface Reconstruction from Gaussian Splatting via Novel Stereo Views
- Title（参考訳）: GS2Mesh:新しいステレオビューによるガウス平滑化による表面再構成
- Authors: Yaniv Wolf, Amit Bracha, Ron Kimmel,
- Abstract要約: 3Dガウススプラッティング(3DGS)はシーンを正確に表現するための効率的なアプローチとして登場した。
本稿では,ノイズの多い3DGS表現とスムーズな3Dメッシュ表現とのギャップを埋めるための新しい手法を提案する。
私たちは、オリジナルのトレーニングポーズに対応するステレオアライメントされたイメージのペアをレンダリングし、ペアをステレオモデルに入力して深度プロファイルを取得し、最後にすべてのプロファイルを融合して単一のメッシュを得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.175560202201819
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as an efficient approach for accurately representing scenes. However, despite its superior novel view synthesis capabilities, extracting the geometry of the scene directly from the Gaussian properties remains a challenge, as those are optimized based on a photometric loss. While some concurrent models have tried adding geometric constraints during the Gaussian optimization process, they still produce noisy, unrealistic surfaces. We propose a novel approach for bridging the gap between the noisy 3DGS representation and the smooth 3D mesh representation, by injecting real-world knowledge into the depth extraction process. Instead of extracting the geometry of the scene directly from the Gaussian properties, we instead extract the geometry through a pre-trained stereo-matching model. We render stereo-aligned pairs of images corresponding to the original training poses, feed the pairs into a stereo model to get a depth profile, and finally fuse all of the profiles together to get a single mesh. The resulting reconstruction is smoother, more accurate and shows more intricate details compared to other methods for surface reconstruction from Gaussian Splatting, while only requiring a small overhead on top of the fairly short 3DGS optimization process. We performed extensive testing of the proposed method on in-the-wild scenes, obtained using a smartphone, showcasing its superior reconstruction abilities. Additionally, we tested the method on the Tanks and Temples and DTU benchmarks, achieving state-of-the-art results.
- Abstract（参考訳）: 近年,シーンを正確に表現するための効率的なアプローチとして,3Dガウススティング(3DGS)が登場している。
しかし、その優れた新規なビュー合成能力にもかかわらず、ガウス特性から直接シーンの幾何学を抽出することは、測光損失に基づいて最適化されているため、依然として課題である。
いくつかの同時モデルはガウス最適化の過程で幾何的制約を加えようとしたが、それでもノイズが多く非現実的な曲面を生成する。
本研究では,実世界の知識を深度抽出プロセスに注入することにより,ノイズの多い3DGS表現とスムーズな3Dメッシュ表現とのギャップを埋める新しい手法を提案する。
ガウスの性質から直接シーンの幾何学を抽出する代わりに、事前訓練されたステレオマッチングモデルを通して幾何学を抽出する。
私たちは、オリジナルのトレーニングポーズに対応するステレオアライメントされたイメージのペアをレンダリングし、ペアをステレオモデルに入力して深度プロファイルを取得し、最後にすべてのプロファイルを融合して単一のメッシュを得る。
結果として得られた再構成はよりスムーズで正確であり、ガウススプラッティングの他の表面再構成法と比較してより複雑な詳細を示すが、比較的短い3DGS最適化プロセスではわずかなオーバーヘッドしか必要としない。
提案手法の広範なテストを行ったところ,スマートフォンで得られた画像が再現性に優れていたことが判明した。
さらに,本手法をタンク・テンプル・DTUベンチマークで検証し,最先端の結果を得た。
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