論文の概要: 3D Geometry-aware Deformable Gaussian Splatting for Dynamic View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06270v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 12:47:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 14:40:35.222799
• Title: 3D Geometry-aware Deformable Gaussian Splatting for Dynamic View Synthesis
• Title（参考訳）: 動的ビュー合成のための3次元幾何学的変形可能なガウス平滑化
• Authors: Zhicheng Lu, Xiang Guo, Le Hui, Tianrui Chen, Min Yang, Xiao Tang, Feng Zhu, Yuchao Dai,
• Abstract要約: 動的ビュー合成のための3次元幾何学的変形可能なガウススメッティング法を提案する。 提案手法は,動的ビュー合成と3次元動的再構成を改良した3次元形状認識変形モデリングを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.352765055181436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a 3D geometry-aware deformable Gaussian Splatting method for dynamic view synthesis. Existing neural radiance fields (NeRF) based solutions learn the deformation in an implicit manner, which cannot incorporate 3D scene geometry. Therefore, the learned deformation is not necessarily geometrically coherent, which results in unsatisfactory dynamic view synthesis and 3D dynamic reconstruction. Recently, 3D Gaussian Splatting provides a new representation of the 3D scene, building upon which the 3D geometry could be exploited in learning the complex 3D deformation. Specifically, the scenes are represented as a collection of 3D Gaussian, where each 3D Gaussian is optimized to move and rotate over time to model the deformation. To enforce the 3D scene geometry constraint during deformation, we explicitly extract 3D geometry features and integrate them in learning the 3D deformation. In this way, our solution achieves 3D geometry-aware deformation modeling, which enables improved dynamic view synthesis and 3D dynamic reconstruction. Extensive experimental results on both synthetic and real datasets prove the superiority of our solution, which achieves new state-of-the-art performance. The project is available at https://npucvr.github.io/GaGS/
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的ビュー合成のための3次元幾何学的変形可能なガウススメッティング法を提案する。 既存のニューラル放射場(NeRF)ベースの解は、3次元シーン幾何学を組み込むことができない暗黙の方法で変形を学習する。 したがって、学習された変形は幾何学的にコヒーレントであるとは限らないため、不満足な動的ビュー合成と3次元動的再構成をもたらす。 近年,3次元ガウススプラッティングは,複雑な3次元変形の学習に3次元幾何学を活用可能な3次元シーンの新たな表現を提供する。 具体的には、シーンは3Dガウスアンのコレクションとして表現され、各3Dガウスアンは時間とともに動き、回転して変形をモデル化するように最適化される。 変形中の3次元シーンの幾何学的制約を強制するために,3次元の幾何学的特徴を明示的に抽出し,それらを3次元の変形を学習するために統合する。 このようにして、3次元幾何学的変形モデリングを実現し、動的ビュー合成の改善と3次元動的再構成を実現する。 合成データセットと実データセットの両方に対する大規模な実験結果から,新たな最先端性能を実現するソリューションの優位性が確認された。 プロジェクトはhttps://npucvr.github.io/GaGS/で公開されている。

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