論文の概要: Dynamic Gaussians Mesh: Consistent Mesh Reconstruction from Monocular Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12379v2
• Date: Mon, 22 Apr 2024 17:59:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 12:38:52.539485
• Title: Dynamic Gaussians Mesh: Consistent Mesh Reconstruction from Monocular Videos
• Title（参考訳）: ダイナミックガウスメッシュ:モノクロビデオからの一貫性のあるメッシュ再構成
• Authors: Isabella Liu, Hao Su, Xiaolong Wang,
• Abstract要約: DG-Mesh(Dynamic Gaussians Mesh)は、単一のモノクロビデオから高忠実で時間に一貫性のあるメッシュを再構築するフレームワークである。 我々の研究は、最近の3Dガウススプラッティングの進歩を活用して、ビデオから時間的一貫性のあるメッシュシーケンスを構築する。 メッシュガイドによる密度化と変形したガウスへのプルーニングによるメッシュ再構築を実現するため,均等に分散したガウスアンを奨励するガウス・メシュアンチョリングを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.531394287148384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern 3D engines and graphics pipelines require mesh as a memory-efficient representation, which allows efficient rendering, geometry processing, texture editing, and many other downstream operations. However, it is still highly difficult to obtain high-quality mesh in terms of structure and detail from monocular visual observations. The problem becomes even more challenging for dynamic scenes and objects. To this end, we introduce Dynamic Gaussians Mesh (DG-Mesh), a framework to reconstruct a high-fidelity and time-consistent mesh given a single monocular video. Our work leverages the recent advancement in 3D Gaussian Splatting to construct the mesh sequence with temporal consistency from a video. Building on top of this representation, DG-Mesh recovers high-quality meshes from the Gaussian points and can track the mesh vertices over time, which enables applications such as texture editing on dynamic objects. We introduce the Gaussian-Mesh Anchoring, which encourages evenly distributed Gaussians, resulting better mesh reconstruction through mesh-guided densification and pruning on the deformed Gaussians. By applying cycle-consistent deformation between the canonical and the deformed space, we can project the anchored Gaussian back to the canonical space and optimize Gaussians across all time frames. During the evaluation on different datasets, DG-Mesh provides significantly better mesh reconstruction and rendering than baselines. Project page: https://www.liuisabella.com/DG-Mesh/
• Abstract（参考訳）: 現代の3Dエンジンとグラフィックスパイプラインは、効率的なレンダリング、幾何処理、テクスチャ編集、その他多くの下流操作を可能にするメモリ効率のよい表現としてメッシュを必要とする。 しかし、単眼の視覚的観察から構造や細部の観点からは、高品質なメッシュを得ることは依然として困難である。 動的なシーンやオブジェクトでは、この問題はさらに難しくなります。 この目的のために、単一のモノクロビデオから高忠実かつ時間一貫性のあるメッシュを再構築するフレームワークであるDynamic Gaussians Mesh (DG-Mesh)を紹介した。 我々の研究は、最近の3Dガウススプラッティングの進歩を活用して、ビデオから時間的一貫性のあるメッシュシーケンスを構築する。 この表現の上に構築されたDG-Meshは、ガウス点から高品質なメッシュを復元し、時間とともにメッシュ頂点を追跡することができるため、動的オブジェクトのテクスチャ編集などのアプリケーションが可能になる。 メッシュガイドによる密度化と変形したガウスへのプルーニングによるメッシュ再構築を実現するため,均等に分散したガウスアンを奨励するガウス・メシュアンチョリングを導入する。 正準空間と変形空間の間のサイクル一貫性の変形を適用することにより、固定されたガウスを正準空間に投影し、すべての時間フレームにわたってガウスを最適化することができる。 異なるデータセットの評価の間、DG-Meshはベースラインよりもはるかに優れたメッシュ再構成とレンダリングを提供する。 プロジェクトページ: https://www.liuisabella.com/DG-Mesh/

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