論文の概要: GaussianRoom: Improving 3D Gaussian Splatting with SDF Guidance and Monocular Cues for Indoor Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19671v1
• Date: Thu, 30 May 2024 03:46:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 18:16:37.127841
• Title: GaussianRoom: Improving 3D Gaussian Splatting with SDF Guidance and Monocular Cues for Indoor Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: Gaussian Room:SDF誘導による3次元ガウス切削の改善と屋内シーン再構築のための単眼クイズ
• Authors: Haodong Xiang, Xinghui Li, Xiansong Lai, Wanting Zhang, Zhichao Liao, Kai Cheng, Xueping Liu,
• Abstract要約: ニューラルネットワークSDFと3DGSを統合した統合フレームワークを提案する。 このフレームワークには学習可能なニューラルネットワークSDFフィールドが組み込まれており、ガウスの密度化と刈り取りをガイドしている。 本手法は, 表面再構成と新しいビュー合成の両面において, 最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.043712258792239
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, 3D Gaussian Splatting(3DGS) has revolutionized neural rendering with its high-quality rendering and real-time speed. However, when it comes to indoor scenes with a significant number of textureless areas, 3DGS yields incomplete and noisy reconstruction results due to the poor initialization of the point cloud and under-constrained optimization. Inspired by the continuity of signed distance field (SDF), which naturally has advantages in modeling surfaces, we present a unified optimizing framework integrating neural SDF with 3DGS. This framework incorporates a learnable neural SDF field to guide the densification and pruning of Gaussians, enabling Gaussians to accurately model scenes even with poor initialized point clouds. At the same time, the geometry represented by Gaussians improves the efficiency of the SDF field by piloting its point sampling. Additionally, we regularize the optimization with normal and edge priors to eliminate geometry ambiguity in textureless areas and improve the details. Extensive experiments in ScanNet and ScanNet++ show that our method achieves state-of-the-art performance in both surface reconstruction and novel view synthesis.
• Abstract（参考訳）: 最近、3D Gaussian Splatting(3DGS)は、その高品質なレンダリングとリアルタイムのスピードでニューラルレンダリングに革命をもたらした。 しかし, 室内のテクスチャのない部分が多く, 3DGSは点雲の初期化が不十分で, 過度に制約された最適化のため, 不完全でノイズの多い復元結果が得られる。 3DGSとニューラルSDFを統合した一貫した最適化フレームワークを提案する。 このフレームワークには学習可能なニューラルネットワークSDFフィールドが組み込まれており、ガウスの密度化と刈り取りをガイドし、初期化点雲が貧弱である場合でも、ガウスのシーンを正確にモデル化することができる。 同時に、ガウスによって表される幾何学は、点サンプリングを操縦することによって SDF 場の効率を向上する。 さらに,テクスチャのない領域における幾何学的曖昧さを排除し,細部を改良するため,正規およびエッジ先行の最適化を正規化する。 ScanNetとScanNet++の大規模な実験により,本手法は表面再構成と新しいビュー合成の両方において最先端の性能を実現する。

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