論文の概要: Bootstrap 3D Reconstructed Scenes from 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18669v2
• Date: Sun, 12 May 2024 19:27:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 21:13:38.999826
• Title: Bootstrap 3D Reconstructed Scenes from 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 3次元ガウススプレイティングによるブーストラップ3次元再構成シーン
• Authors: Yifei Gao, Jie Ou, Lei Wang, Jun Cheng,
• Abstract要約: トレーニングされた3D-GSを用いて,新しいビューのレンダリングを強化するブートストラップ手法を提案する。 以上の結果から,ブートストレッピングはアーティファクトを効果的に削減し,評価指標の明確化を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.06208115191838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent developments in neural rendering techniques have greatly enhanced the rendering of photo-realistic 3D scenes across both academic and commercial fields. The latest method, known as 3D Gaussian Splatting (3D-GS), has set new benchmarks for rendering quality and speed. Nevertheless, the limitations of 3D-GS become pronounced in synthesizing new viewpoints, especially for views that greatly deviate from those seen during training. Additionally, issues such as dilation and aliasing arise when zooming in or out. These challenges can all be traced back to a single underlying issue: insufficient sampling. In our paper, we present a bootstrapping method that significantly addresses this problem. This approach employs a diffusion model to enhance the rendering of novel views using trained 3D-GS, thereby streamlining the training process. Our results indicate that bootstrapping effectively reduces artifacts, as well as clear enhancements on the evaluation metrics. Furthermore, we show that our method is versatile and can be easily integrated, allowing various 3D reconstruction projects to benefit from our approach.
• Abstract（参考訳）: ニューラルレンダリング技術の最近の進歩は、学術分野と商業分野の両方にわたって、フォトリアリスティックな3Dシーンのレンダリングを大幅に強化している。 最新の手法は3D Gaussian Splatting(3D-GS)と呼ばれ、レンダリングの品質とスピードのベンチマークを新たに設定した。 それでも、3D-GSの限界は新しい視点の合成において顕著となり、特にトレーニング中に見られるものとは大きく異なる視点についてである。 また、ズームインやアウト時にダイレーションやエイリアスなどの問題が発生する。 これらの課題はすべて、1つの根本的な問題、すなわち不十分なサンプリングに遡ることができる。 本稿では,この問題に対処するブートストラップ法を提案する。 このアプローチでは,3D-GSを用いた新しいビューのレンダリングを強化するために拡散モデルを用いて,トレーニングプロセスの合理化を行う。 以上の結果から,ブートストレッピングはアーティファクトを効果的に削減し,評価指標の明確化を図っている。 さらに,本手法は汎用性が高く,容易に統合可能であることを示し,様々な3次元再構成プロジェクトが本手法の恩恵を受けることができることを示した。

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