論文の概要: MetaGS: A Meta-Learned Gaussian-Phong Model for Out-of-Distribution 3D Scene Relighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20791v2
• Date: Tue, 27 May 2025 12:43:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:57.980835
• Title: MetaGS: A Meta-Learned Gaussian-Phong Model for Out-of-Distribution 3D Scene Relighting
• Title（参考訳）: MetaGS: アウト・オブ・ディストリビューション3Dシーンリライティングのためのメタラー付きガウスポンモデル
• Authors: Yumeng He, Yunbo Wang, Xiaokang Yang,
• Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD) 3Dリライティングは、目に見えない照明条件下での新しいビュー合成を必要とする。 この課題に対処するためにMetaGSを2つの視点から紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.5925701087252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) 3D relighting requires novel view synthesis under unseen lighting conditions that differ significantly from the observed images. Existing relighting methods, which assume consistent light source distributions between training and testing, often degrade in OOD scenarios. We introduce MetaGS to tackle this challenge from two perspectives. First, we propose a meta-learning approach to train 3D Gaussian splatting, which explicitly promotes learning generalizable Gaussian geometries and appearance attributes across diverse lighting conditions, even with biased training data. Second, we embed fundamental physical priors from the Blinn-Phong reflection model into Gaussian splatting, which enhances the decoupling of shading components and leads to more accurate 3D scene reconstruction. Results on both synthetic and real-world datasets demonstrate the effectiveness of MetaGS in challenging OOD relighting tasks, supporting efficient point-light relighting and generalizing well to unseen environment lighting maps.
• Abstract（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)3Dリライティングは、観察された画像と大きく異なる、目に見えない照明条件下での新しいビュー合成を必要とする。 トレーニングとテストの間に一貫した光源分布を仮定する既存のリライト方式は、しばしばOODシナリオで劣化する。 この課題に対処するためにMetaGSを2つの視点から紹介する。 まず,3次元ガウシアンスプラッティングを学習するためのメタラーニング手法を提案する。これは,偏りのあるトレーニングデータであっても,様々な照明条件にまたがる一般的なガウシアンジオメトリーと外観特性の学習を促進する。 第2に,Blinn-Phong反射モデルからガウススプラッティングへの基礎的物理的先行点を組み込むことにより,シェーディング成分の疎結合が促進され,より正確な3次元シーン再構成がもたらされる。 合成と実世界の両方のデータセットの結果は、OODリライティングに挑戦するタスクにおけるMetaGSの有効性を示し、効率的なポイントライトリライティングをサポートし、目に見えない環境照明マップをうまく一般化する。

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