Fugu-MT 論文翻訳(概要): GaussianSR: 3D Gaussian Super-Resolution with 2D Diffusion Priors

論文の概要: GaussianSR: 3D Gaussian Super-Resolution with 2D Diffusion Priors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10111v1
Date: Fri, 14 Jun 2024 15:19:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-17 13:06:25.445016
Title: GaussianSR: 3D Gaussian Super-Resolution with 2D Diffusion Priors
Title（参考訳）: GaussianSR: 2次元拡散先行した3次元ガウス超解法
Authors: Xiqian Yu, Hanxin Zhu, Tianyu He, Zhibo Chen,
Abstract要約: 低分解能入力ビューからの高分解能新規ビュー合成(HRNVS)は、高分解能データがないため難しい課題である。従来の手法では、低解像度の入力ビューから高分解能ニューラルネットワーク(NeRF)を最適化するが、レンダリング速度は遅い。本研究では,高速なレンダリング速度で高品質な画像を生成する能力により,3Dガウススティング(3DGS)に基づく手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.743494200205754
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Achieving high-resolution novel view synthesis (HRNVS) from low-resolution input views is a challenging task due to the lack of high-resolution data. Previous methods optimize high-resolution Neural Radiance Field (NeRF) from low-resolution input views but suffer from slow rendering speed. In this work, we base our method on 3D Gaussian Splatting (3DGS) due to its capability of producing high-quality images at a faster rendering speed. To alleviate the shortage of data for higher-resolution synthesis, we propose to leverage off-the-shelf 2D diffusion priors by distilling the 2D knowledge into 3D with Score Distillation Sampling (SDS). Nevertheless, applying SDS directly to Gaussian-based 3D super-resolution leads to undesirable and redundant 3D Gaussian primitives, due to the randomness brought by generative priors. To mitigate this issue, we introduce two simple yet effective techniques to reduce stochastic disturbances introduced by SDS. Specifically, we 1) shrink the range of diffusion timestep in SDS with an annealing strategy; 2) randomly discard redundant Gaussian primitives during densification. Extensive experiments have demonstrated that our proposed GaussainSR can attain high-quality results for HRNVS with only low-resolution inputs on both synthetic and real-world datasets. Project page: https://chchnii.github.io/GaussianSR/
Abstract（参考訳）: 低解像度の入力ビューから高解像度の新規ビュー合成(HRNVS)を実現することは、高解像度データの欠如による課題である。従来の手法では、低解像度の入力ビューから高分解能ニューラルラジアンス場(NeRF)を最適化するが、レンダリング速度は遅い。本研究では,高速なレンダリング速度で高品質な画像を生成することができるため,本手法を3次元ガウススティング(3DGS)に基づく。高分解能合成のためのデータの不足を軽減するため,SDS(Score Distillation Sampling)を用いて2次元の知識を3次元に蒸留することにより,市販の2次元拡散の先進的利用を提案する。それでも、SDSをガウス系3D超解像に直接適用すると、生成前の乱れによって引き起こされるため、望ましくない冗長な3Dガウスプリミティブが生じる。この問題を軽減するために,SDSが導入した確率的障害を軽減するための,単純かつ効果的な2つの手法を提案する。具体的には 1) 焼鈍戦略によりSDSの拡散時間範囲を縮小する。 2) デンシフィケーション中に冗長なガウス原始体をランダムに廃棄する。広汎な実験により,提案したGaussainSRは,合成データセットと実世界のデータセットの両方において,低解像度の入力のみを用いて,HRNVSの高品質な結果が得られることが示された。プロジェクトページ:https://chnii.github.io/GaussianSR/

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