論文の概要: GScream: Learning 3D Geometry and Feature Consistent Gaussian Splatting for Object Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13679v1
• Date: Sun, 21 Apr 2024 14:42:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 17:52:06.001693
• Title: GScream: Learning 3D Geometry and Feature Consistent Gaussian Splatting for Object Removal
• Title（参考訳）: GScream:物体除去のための3次元形状と特徴一致型ガウススプラッティングの学習
• Authors: Yuxin Wang, Qianyi Wu, Guofeng Zhang, Dan Xu,
• Abstract要約: 本稿では,3次元ガウス散乱を用いた放射場更新のために,物体除去の複雑な課題に取り組む。 このタスクの主な課題は、幾何学的一貫性の維持とテクスチャコヒーレンス維持である。 これらの障害を克服するために特別に設計された堅牢なフレームワークを導入します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.66661937065531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper tackles the intricate challenge of object removal to update the radiance field using the 3D Gaussian Splatting. The main challenges of this task lie in the preservation of geometric consistency and the maintenance of texture coherence in the presence of the substantial discrete nature of Gaussian primitives. We introduce a robust framework specifically designed to overcome these obstacles. The key insight of our approach is the enhancement of information exchange among visible and invisible areas, facilitating content restoration in terms of both geometry and texture. Our methodology begins with optimizing the positioning of Gaussian primitives to improve geometric consistency across both removed and visible areas, guided by an online registration process informed by monocular depth estimation. Following this, we employ a novel feature propagation mechanism to bolster texture coherence, leveraging a cross-attention design that bridges sampling Gaussians from both uncertain and certain areas. This innovative approach significantly refines the texture coherence within the final radiance field. Extensive experiments validate that our method not only elevates the quality of novel view synthesis for scenes undergoing object removal but also showcases notable efficiency gains in training and rendering speeds.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ガウス散乱を用いた放射場更新のために,物体除去の複雑な課題に取り組む。 この課題の主な課題は、幾何学的整合性の保存と、ガウス原始体の実質的な離散的性質の存在下でのテクスチャコヒーレンス維持である。 これらの障害を克服するために特別に設計された堅牢なフレームワークを導入します。 われわれのアプローチの鍵となる洞察は、目に見える領域と見えない領域の間での情報交換の促進であり、幾何学とテクスチャの両方の観点からコンテンツ復元を促進することである。 本手法は,単眼深度推定によるオンライン登録プロセスによって導かれる,除去領域と可視領域の両方における幾何的整合性を改善するために,ガウス原始体の位置決めを最適化することから始まる。 これに続いて,テクスチャのコヒーレンスを高めるために,不確実領域と特定領域の両方からガウスをサンプリングするクロスアテンション設計を利用する,新しい特徴伝播機構を採用した。 この革新的なアプローチは最終放射場におけるテクスチャコヒーレンスを著しく改善する。 広汎な実験により,本手法はオブジェクト除去中のシーンにおける新規ビュー合成の質を高めるだけでなく,トレーニングやレンダリングの速度において顕著な効率向上を示す。

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