論文の概要: Direct Learning of Mesh and Appearance via 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06945v1
• Date: Sat, 11 May 2024 07:56:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 19:07:50.102755
• Title: Direct Learning of Mesh and Appearance via 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 3次元ガウススプレイティングによるメッシュと外観の直接学習
• Authors: Ancheng Lin, Jun Li,
• Abstract要約: 本稿では、3DGSを明示的な幾何学的表現、すなわちメッシュに組み込んだ学習可能なシーンモデルを提案する。 私たちのモデルは、エンドツーエンドでメッシュと外観を学びます。 実験により、学習シーンモデルが最先端のレンダリング品質を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4899193297791054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately reconstructing a 3D scene including explicit geometry information is both attractive and challenging. Geometry reconstruction can benefit from incorporating differentiable appearance models, such as Neural Radiance Fields and 3D Gaussian Splatting (3DGS). In this work, we propose a learnable scene model that incorporates 3DGS with an explicit geometry representation, namely a mesh. Our model learns the mesh and appearance in an end-to-end manner, where we bind 3D Gaussians to the mesh faces and perform differentiable rendering of 3DGS to obtain photometric supervision. The model creates an effective information pathway to supervise the learning of the scene, including the mesh. Experimental results demonstrate that the learned scene model not only achieves state-of-the-art rendering quality but also supports manipulation using the explicit mesh. In addition, our model has a unique advantage in adapting to scene updates, thanks to the end-to-end learning of both mesh and appearance.
• Abstract（参考訳）: 明示的な幾何学情報を含む3Dシーンの正確な再構築は魅力的かつ困難である。 幾何再構成は、3DGS(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)(英語版))や3Dガウス散乱(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)のような異なる外観モデル(英語版)を取り入れることの恩恵を受ける。 本研究では、3DGSを明示的な幾何学的表現、すなわちメッシュに組み込んだ学習可能なシーンモデルを提案する。 我々のモデルはメッシュと外観をエンドツーエンドで学習し、メッシュ面に3Dガウスアンを結合し、3DGSの微分レンダリングを行い、測光監督を得る。 このモデルは、メッシュを含むシーンの学習を監督する効果的な情報経路を作成する。 実験により、学習シーンモデルは最先端のレンダリング品質を達成するだけでなく、明示的なメッシュによる操作もサポートすることが示された。 さらに、当社のモデルは、メッシュと外観の両方のエンドツーエンド学習のおかげで、シーン更新に適応する上で、ユニークなアドバンテージを持っています。

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