論文の概要: OmniGS: Fast Radiance Field Reconstruction using Omnidirectional Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03202v4
• Date: Tue, 29 Oct 2024 09:49:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:37:02.560780
• Title: OmniGS: Fast Radiance Field Reconstruction using Omnidirectional Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: OmniGS:全方位ガウススプラッティングによる高速放射界再構成
• Authors: Longwei Li, Huajian Huang, Sai-Kit Yeung, Hui Cheng,
• Abstract要約: 現在の3次元ガウス散乱システムは、歪みのない視点画像を用いた放射場再構成しかサポートしていない。 高速な放射野再構成のための全方位画像を利用するため,新しい全方位撮影システムであるOmniGSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.543561055868697
• License:
• Abstract: Photorealistic reconstruction relying on 3D Gaussian Splatting has shown promising potential in various domains. However, the current 3D Gaussian Splatting system only supports radiance field reconstruction using undistorted perspective images. In this paper, we present OmniGS, a novel omnidirectional Gaussian splatting system, to take advantage of omnidirectional images for fast radiance field reconstruction. Specifically, we conduct a theoretical analysis of spherical camera model derivatives in 3D Gaussian Splatting. According to the derivatives, we then implement a new GPU-accelerated omnidirectional rasterizer that directly splats 3D Gaussians onto the equirectangular screen space for omnidirectional image rendering. We realize differentiable optimization of the omnidirectional radiance field without the requirement of cube-map rectification or tangent-plane approximation. Extensive experiments conducted in egocentric and roaming scenarios demonstrate that our method achieves state-of-the-art reconstruction quality and high rendering speed using omnidirectional images. The code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 3次元ガウス散乱を利用した光現実的再構成は、様々な領域において有望な可能性を示している。 しかし,現在の3次元ガウス散乱システムは,歪みのない視点像を用いた放射場再構成しかサポートしていない。 本稿では,全方位全方位撮影システムであるOmniGSについて,高速放射野再構成のための全方位画像の活用について述べる。 具体的には,3次元ガウス散乱における球面カメラモデル導関数の理論解析を行う。 導出物によれば、3Dガウスを正方形スクリーン空間に直接配置し、全方位画像レンダリングを行うGPU加速全方位ラスタライザを新たに実装する。 立方体写像の補正や接面近似を必要とせずに全方位放射場の微分可能最適化を実現する。 エゴセントリックおよびローミングのシナリオで実施された大規模な実験により,本手法は全方位画像を用いて最先端の復元品質と高速なレンダリングを実現することを示した。 コードは公開されます。

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