論文の概要: Robust Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04211v1
- Date: Fri, 5 Apr 2024 16:42:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-08 15:55:28.090309
- Title: Robust Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: ロバスト・ガウス・スプレイティング
- Authors: François Darmon, Lorenzo Porzi, Samuel Rota-Bulò, Peter Kontschieder,
- Abstract要約: ブラー,不完全なカメラポーズ,色の不整合を含む3Dガウススプラッティング(3DGS)の一般的な誤差源に対処する。
そこで本稿では, 環境光や影, ホワイトバランスの設定の変化など, カメラ関連要因によって生じる色不整合に対処する機構を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.400956166196842
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we address common error sources for 3D Gaussian Splatting (3DGS) including blur, imperfect camera poses, and color inconsistencies, with the goal of improving its robustness for practical applications like reconstructions from handheld phone captures. Our main contribution involves modeling motion blur as a Gaussian distribution over camera poses, allowing us to address both camera pose refinement and motion blur correction in a unified way. Additionally, we propose mechanisms for defocus blur compensation and for addressing color in-consistencies caused by ambient light, shadows, or due to camera-related factors like varying white balancing settings. Our proposed solutions integrate in a seamless way with the 3DGS formulation while maintaining its benefits in terms of training efficiency and rendering speed. We experimentally validate our contributions on relevant benchmark datasets including Scannet++ and Deblur-NeRF, obtaining state-of-the-art results and thus consistent improvements over relevant baselines.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,3Dガウス撮影(3DGS)の一般的な誤差源として,不完全なカメラポーズ,色の不整合などを挙げる。
我々の主な貢献は、カメラポーズ上のガウス分布として動きのぼかしをモデル化することであり、カメラポーズの洗練と動きのぼかしの修正を統一的に行うことができる。
また, 周囲の光や影, あるいはホワイトバランスの設定の変化など, カメラ関連要因によって生じる色の不整合に対処する機構も提案する。
提案手法は3DGSの定式化とシームレスに統合され, トレーニング効率とレンダリング速度の面でその利点を保っている。
Scannet++やDeblur-NeRFなど,関連するベンチマークデータセットへのコントリビューションを実験的に検証し,最先端の成果と,関連するベースラインに対する一貫した改善を実現した。
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