論文の概要: RaDe-GS: Rasterizing Depth in Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01467v2
• Date: Mon, 24 Jun 2024 11:04:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 00:33:22.382501
• Title: RaDe-GS: Rasterizing Depth in Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: RaDe-GS: ガウシアン・スティングの深さをラスタライズ
• Authors: Baowen Zhang, Chuan Fang, Rakesh Shrestha, Yixun Liang, Xiaoxiao Long, Ping Tan,
• Abstract要約: Gaussian Splatting (GS) は、高品質でリアルタイムなレンダリングを実現するために、新しいビュー合成に非常に効果的であることが証明されている。 本研究は,DTUデータセット上のNeuraLangeloに匹敵するチャムファー距離誤差を導入し,元の3D GS法と同様の計算効率を維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.38730602146176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gaussian Splatting (GS) has proven to be highly effective in novel view synthesis, achieving high-quality and real-time rendering. However, its potential for reconstructing detailed 3D shapes has not been fully explored. Existing methods often suffer from limited shape accuracy due to the discrete and unstructured nature of Gaussian splats, which complicates the shape extraction. While recent techniques like 2D GS have attempted to improve shape reconstruction, they often reformulate the Gaussian primitives in ways that reduce both rendering quality and computational efficiency. To address these problems, our work introduces a rasterized approach to render the depth maps and surface normal maps of general 3D Gaussian splats. Our method not only significantly enhances shape reconstruction accuracy but also maintains the computational efficiency intrinsic to Gaussian Splatting. It achieves a Chamfer distance error comparable to NeuraLangelo on the DTU dataset and maintains similar computational efficiency as the original 3D GS methods. Our method is a significant advancement in Gaussian Splatting and can be directly integrated into existing Gaussian Splatting-based methods.
• Abstract（参考訳）: Gaussian Splatting (GS) は、高品質でリアルタイムなレンダリングを実現するために、新しいビュー合成に非常に効果的であることが証明されている。 しかし, 詳細な3次元形状を復元する可能性については, 十分に調査されていない。 既存の方法はしばしば、形状抽出を複雑にするガウススプレートの離散的かつ非構造的な性質のために、限られた形状精度に悩まされる。 2D GSのような最近の技術は形状再構成の改善を試みているが、レンダリング品質と計算効率の両方を下げる方法でガウス原始を再構成することが多い。 これらの問題に対処するため,本研究では,一般の3次元ガウススプラットの深度マップと表面正規写像をレンダリングするラスタ化手法を提案する。 提案手法は形状復元精度を大幅に向上させるだけでなく,ガウススプラッティングに固有の計算効率も維持する。 DTUデータセット上ではNeuraLangeloに匹敵するチャンファー距離誤差を達成し、元の3D GS法と同様の計算効率を維持する。 本手法はガウススプラッティングにおける重要な進歩であり,既存のガウススプラッティング法に直接組み込むことができる。

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