論文の概要: Does Gaussian Splatting need SFM Initialization?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12547v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 23:52:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 16:34:43.288524
• Title: Does Gaussian Splatting need SFM Initialization?
• Title（参考訳）: ガウススティングはSFM初期化を必要とするか?
• Authors: Yalda Foroutan, Daniel Rebain, Kwang Moo Yi, Andrea Tagliasacchi,
• Abstract要約: 3次元ガウススプラッティングは、シーン再構成と新規なビュー合成のための汎用的で効果的な方法として受け入れられている。 Structure-from-Motion (SFM) アルゴリズムは克服すべき重要な限界である。 SFMデータへの依存を回避するために、NeRF再構成をどのように利用できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.724777502129918
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting has recently been embraced as a versatile and effective method for scene reconstruction and novel view synthesis, owing to its high-quality results and compatibility with hardware rasterization. Despite its advantages, Gaussian Splatting's reliance on high-quality point cloud initialization by Structure-from-Motion (SFM) algorithms is a significant limitation to be overcome. To this end, we investigate various initialization strategies for Gaussian Splatting and delve into how volumetric reconstructions from Neural Radiance Fields (NeRF) can be utilized to bypass the dependency on SFM data. Our findings demonstrate that random initialization can perform much better if carefully designed and that by employing a combination of improved initialization strategies and structure distillation from low-cost NeRF models, it is possible to achieve equivalent results, or at times even superior, to those obtained from SFM initialization.
• Abstract（参考訳）: 3Dガウススプラッティングは, 高品質な結果とハードウェアのラスタ化との整合性から, シーン再構成と新しいビュー合成の汎用的で効果的な手法として近年採用されている。 その利点にも拘わらず、Structure-from-Motion (SFM)アルゴリズムによる高品質の点雲初期化への依存は克服すべき重要な限界である。 そこで我々は, ニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)からの体積再構成を用いて, SFMデータへの依存を回避し, ガウシアン・スティングの様々な初期化戦略について検討した。 提案手法は, 改良された初期化戦略と低コストNeRFモデルによる構造蒸留を組み合わせることで, SFMの初期化結果と同等, あるいはそれ以上に優れた結果が得られることを示した。

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