論文の概要: Gaussian Opacity Fields: Efficient Adaptive Surface Reconstruction in Unbounded Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10772v2
• Date: Wed, 11 Sep 2024 08:53:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 21:17:34.461289
• Title: Gaussian Opacity Fields: Efficient Adaptive Surface Reconstruction in Unbounded Scenes
• Title（参考訳）: ガウスのOpacity Fields:非有界環境における効率的な適応的表面再構成
• Authors: Zehao Yu, Torsten Sattler, Andreas Geiger,
• Abstract要約: Gaussian Opacity Fields (GOF)は、シーンにおける効率的で高品質で適応的な表面再構成のための新しいアプローチである。 GOFは3Dガウスのレイトレーシングに基づくボリュームレンダリングに由来する。 GOFは、表面再構成と新しいビュー合成において、既存の3DGSベースの手法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.92217884840301
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has demonstrated impressive novel view synthesis results, while allowing the rendering of high-resolution images in real-time. However, leveraging 3D Gaussians for surface reconstruction poses significant challenges due to the explicit and disconnected nature of 3D Gaussians. In this work, we present Gaussian Opacity Fields (GOF), a novel approach for efficient, high-quality, and adaptive surface reconstruction in unbounded scenes. Our GOF is derived from ray-tracing-based volume rendering of 3D Gaussians, enabling direct geometry extraction from 3D Gaussians by identifying its levelset, without resorting to Poisson reconstruction or TSDF fusion as in previous work. We approximate the surface normal of Gaussians as the normal of the ray-Gaussian intersection plane, enabling the application of regularization that significantly enhances geometry. Furthermore, we develop an efficient geometry extraction method utilizing Marching Tetrahedra, where the tetrahedral grids are induced from 3D Gaussians and thus adapt to the scene's complexity. Our evaluations reveal that GOF surpasses existing 3DGS-based methods in surface reconstruction and novel view synthesis. Further, it compares favorably to or even outperforms, neural implicit methods in both quality and speed.
• Abstract（参考訳）: 近年,3D Gaussian Splatting (3DGS) は,高解像度画像をリアルタイムにレンダリングしながら,目覚ましいビュー合成結果を示した。 しかし、3Dガウスを表面再構成に利用することは、3Dガウスの明示的で非連結な性質のために大きな課題となる。 本研究では,非有界シーンにおける効率,高品質,適応的な表面再構成のための新しいアプローチであるGOF(Gaussian Opacity Fields)を提案する。 GOFは,ポアソン再構成やTSDF融合を使わずに,3次元ガウシアンからの直接幾何学的抽出が可能な3次元ガウシアンの3次元ボリュームレンダリングから派生した。 我々は、ガウス面の表面正規化を線-ガウス面の正規化として近似し、幾何を著しく拡張する正規化の適用を可能にする。 さらに, 3次元ガウスから四面体格子を誘導し, シーンの複雑さに適応する, テトラヘドラのマーチングを利用した効率的な幾何抽出法を開発した。 本評価の結果,GOFは表面再構成や新しいビュー合成において既存の3DGS法を超越していることがわかった。 さらに、品質とスピードの両方において、ニューラルネットワークの暗黙の手法を好ましく比較する。

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