論文の概要: VCR-GauS: View Consistent Depth-Normal Regularizer for Gaussian Surface Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05774v1
- Date: Sun, 9 Jun 2024 13:15:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 18:07:23.199110
- Title: VCR-GauS: View Consistent Depth-Normal Regularizer for Gaussian Surface Reconstruction
- Title（参考訳）: VCR-GauS:ガウス表面再構成のための連続深さ正規化器
- Authors: Hanlin Chen, Fangyin Wei, Chen Li, Tianxin Huang, Yunsong Wang, Gim Hee Lee,
- Abstract要約: そこで本研究では,通常のパラメータと他のパラメータを直接結合するDepth-Normal正規化器を提案する。
ガウスベースのベースラインと比較すると,提案手法はより優れた再構築品質を得るとともに,より高速なトレーニング速度と100以上のFPSレンダリングにおいて,競争力のある外観品質を維持することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.603017811399624
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although 3D Gaussian Splatting has been widely studied because of its realistic and efficient novel-view synthesis, it is still challenging to extract a high-quality surface from the point-based representation. Previous works improve the surface by incorporating geometric priors from the off-the-shelf normal estimator. However, there are two main limitations: 1) Supervising normal rendered from 3D Gaussians updates only the rotation parameter while neglecting other geometric parameters; 2) The inconsistency of predicted normal maps across multiple views may lead to severe reconstruction artifacts. In this paper, we propose a Depth-Normal regularizer that directly couples normal with other geometric parameters, leading to full updates of the geometric parameters from normal regularization. We further propose a confidence term to mitigate inconsistencies of normal predictions across multiple views. Moreover, we also introduce a densification and splitting strategy to regularize the size and distribution of 3D Gaussians for more accurate surface modeling. Compared with Gaussian-based baselines, experiments show that our approach obtains better reconstruction quality and maintains competitive appearance quality at faster training speed and 100+ FPS rendering. Our code will be made open-source upon paper acceptance.
- Abstract（参考訳）: 3Dガウススプラッティングは、現実的で効率的なノベルビュー合成のために広く研究されてきたが、ポイントベース表現から高品質な表面を抽出することは依然として困難である。
既往の研究は、既成の正規推定器から幾何的事前を組み込むことで表面を改良した。
しかし、主な制限は2つある。
1) 3次元ガウスからの正規化の監督は,他の幾何学的パラメータを無視しながら回転パラメータのみを更新する。
2)複数の視点にまたがる予測された正規地図の不整合は, 深刻な復元物に繋がる可能性がある。
本稿では,通常のパラメータと他のパラメータを直接結合するDepth-Normal正則化器を提案する。
さらに,複数の視点にまたがる正規予測の不整合を緩和する信頼性項を提案する。
さらに,より正確な表面モデリングのための3次元ガウス多様体のサイズと分布を正規化するための密度化と分割戦略も導入する。
ガウスベースのベースラインと比較すると,提案手法はより優れた再構築品質を得るとともに,より高速なトレーニング速度と100以上のFPSレンダリングにおいて,競争力のある外観品質を維持することができる。
私たちのコードは、論文の受理によってオープンソースにされます。
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