論文の概要: DGD: Dynamic 3D Gaussians Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19321v1
• Date: Wed, 29 May 2024 17:52:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 15:52:40.440410
• Title: DGD: Dynamic 3D Gaussians Distillation
• Title（参考訳）: DGD:動的3Dガウス蒸留
• Authors: Isaac Labe, Noam Issachar, Itai Lang, Sagie Benaim,
• Abstract要約: 単一の単眼映像を入力として,動的3次元セマンティックラディアンス場を学習する作業に取り組む。 我々の学習したセマンティック・ラディアンス・フィールドは、動的3Dシーンの色と幾何学的性質だけでなく、ポイントごとのセマンティクスをキャプチャする。 動的3Dシーンの外観と意味を統一した3D表現であるDGDを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.7298711927857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We tackle the task of learning dynamic 3D semantic radiance fields given a single monocular video as input. Our learned semantic radiance field captures per-point semantics as well as color and geometric properties for a dynamic 3D scene, enabling the generation of novel views and their corresponding semantics. This enables the segmentation and tracking of a diverse set of 3D semantic entities, specified using a simple and intuitive interface that includes a user click or a text prompt. To this end, we present DGD, a unified 3D representation for both the appearance and semantics of a dynamic 3D scene, building upon the recently proposed dynamic 3D Gaussians representation. Our representation is optimized over time with both color and semantic information. Key to our method is the joint optimization of the appearance and semantic attributes, which jointly affect the geometric properties of the scene. We evaluate our approach in its ability to enable dense semantic 3D object tracking and demonstrate high-quality results that are fast to render, for a diverse set of scenes. Our project webpage is available on https://isaaclabe.github.io/DGD-Website/
• Abstract（参考訳）: 単一の単眼映像を入力として,動的3次元セマンティックラディアンス場を学習する作業に取り組む。 我々の学習したセマンティック・ラディアンス・フィールドは、動的3Dシーンの色と幾何学的性質だけでなく、ポイントごとのセマンティクスをキャプチャし、新しいビューとそれに対応するセマンティクスの生成を可能にする。 これにより、ユーザクリックやテキストプロンプトを含むシンプルで直感的なインターフェースを使用して定義された、多様な3Dセマンティックエンティティのセグメンテーションと追跡が可能になる。 そこで本研究では、動的3Dシーンの外観と意味を統一した3D表現であるDGDについて、最近提案された動的3Dガウス表現に基づいて述べる。 私たちの表現は、色情報と意味情報の両方で時間とともに最適化されます。 提案手法の鍵となるのは外観と意味属性の協調最適化であり,シーンの幾何学的特性に共同的に影響を及ぼす。 本研究では,高精細なセマンティックな3Dオブジェクトの追跡を可能にし,レンダリングが高速な高品質な結果を様々な場面で提示する能力について評価する。 私たちのプロジェクトのWebページはhttps://isaclabe.github.io/DGD-Website/で公開されています。

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