論文の概要: GS-Octree: Octree-based 3D Gaussian Splatting for Robust Object-level 3D Reconstruction Under Strong Lighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18199v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 09:29:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 13:59:06.929472
• Title: GS-Octree: Octree-based 3D Gaussian Splatting for Robust Object-level 3D Reconstruction Under Strong Lighting
• Title（参考訳）: GS-Octree:強い照明下でのロバスト物体レベル3次元再構成のためのOcree-based 3D Gaussian Splatting
• Authors: Jiaze Li, Zhengyu Wen, Luo Zhang, Jiangbei Hu, Fei Hou, Zhebin Zhang, Ying He,
• Abstract要約: 我々はオクツリーに基づく暗黙的な表面表現とガウススプラッティングを組み合わせた新しいアプローチを導入する。 SDFによる3次元ガウス分布を利用した本手法は,特に高輝度光による特徴強調画像において,より正確な形状を再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.255847344539736
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The 3D Gaussian Splatting technique has significantly advanced the construction of radiance fields from multi-view images, enabling real-time rendering. While point-based rasterization effectively reduces computational demands for rendering, it often struggles to accurately reconstruct the geometry of the target object, especially under strong lighting. To address this challenge, we introduce a novel approach that combines octree-based implicit surface representations with Gaussian splatting. Our method consists of four stages. Initially, it reconstructs a signed distance field (SDF) and a radiance field through volume rendering, encoding them in a low-resolution octree. The initial SDF represents the coarse geometry of the target object. Subsequently, it introduces 3D Gaussians as additional degrees of freedom, which are guided by the SDF. In the third stage, the optimized Gaussians further improve the accuracy of the SDF, allowing it to recover finer geometric details compared to the initial SDF obtained in the first stage. Finally, it adopts the refined SDF to further optimize the 3D Gaussians via splatting, eliminating those that contribute little to visual appearance. Experimental results show that our method, which leverages the distribution of 3D Gaussians with SDFs, reconstructs more accurate geometry, particularly in images with specular highlights caused by strong lighting.
• Abstract（参考訳）: 3次元ガウス散乱技術は、マルチビュー画像からの放射場の構築を大幅に進歩させ、リアルタイムレンダリングを可能にした。 点ベースのラスタライゼーションは、レンダリングの計算要求を効果的に低減するが、特に強い照明の下で、ターゲットオブジェクトの幾何学を正確に再構築するのに苦労することが多い。 この課題に対処するために、オクツリーに基づく暗黙的表面表現とガウススプラッティングを組み合わせた新しいアプローチを導入する。 私たちの方法は4つの段階から成る。 当初は、ボリュームレンダリングによって署名された距離場(SDF)と放射界を再構成し、低解像度のオクツリーにエンコードする。 最初の SDF は対象物の粗い形状を表す。 その後、SDFが指導する3Dガウシアンを追加の自由度として導入する。 第3段階では、最適化されたガウスはSDFの精度をさらに向上し、第1段で得られた初期SDFと比較して、より微細な幾何学的詳細を復元することができる。 最後に、改良されたSDFを採用して、3Dガウシアンをさらに最適化し、視覚的な外観にはほとんど寄与しないものを排除した。 実験結果から,SDFによる3次元ガウス分布を利用する手法は,特に高輝度光による強調画像において,より正確な形状を再構成することがわかった。

関連論文リスト

• G2SDF: Surface Reconstruction from Explicit Gaussians with Implicit SDFs [84.07233691641193]
  G2SDFはニューラル暗黙の符号付き距離場をガウススプラッティングフレームワークに統合する新しいアプローチである。 G2SDFは, 3DGSの効率を維持しつつ, 従来よりも優れた品質を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T20:07:07Z)
• Neural Signed Distance Function Inference through Splatting 3D Gaussians Pulled on Zero-Level Set [49.780302894956776]
  多視点表面再構成における符号付き距離関数(SDF)の推測は不可欠である。 本稿では3DGSとニューラルSDFの学習をシームレスに融合する手法を提案する。 我々の数値的および視覚的比較は、広く使用されているベンチマークの最先端結果よりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T05:48:06Z)
• GaussianRoom: Improving 3D Gaussian Splatting with SDF Guidance and Monocular Cues for Indoor Scene Reconstruction [3.043712258792239]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T03:46:59Z)
• GS-ROR: 3D Gaussian Splatting for Reflective Object Relighting via SDF Priors [20.523085632567717]
  SDF前駆体を用いた3DGSでリライトする反射物体に対してGS-RORを提案する。 提案手法は,既存のガウス方式の逆レンダリング手法よりも,照明品質に優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T09:40:25Z)
• Gaussian Opacity Fields: Efficient Adaptive Surface Reconstruction in Unbounded Scenes [50.92217884840301]
  Gaussian Opacity Fields (GOF)は、シーンにおける効率的で高品質で適応的な表面再構成のための新しいアプローチである。 GOFは3Dガウスのレイトレーシングに基づくボリュームレンダリングに由来する。 GOFは、表面再構成と新しいビュー合成において、既存の3DGSベースの手法を超越している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T17:57:19Z)
• 3DGSR: Implicit Surface Reconstruction with 3D Gaussian Splatting [58.95801720309658]
  本稿では,3次元ガウス散乱(3DGS),すなわち3DGSRを用いた暗黙的表面再構成法を提案する。 重要な洞察は、暗黙の符号付き距離場(SDF)を3Dガウスに組み込んで、それらが整列され、共同最適化されるようにすることである。 実験により, 3DGSの効率とレンダリング品質を保ちながら, 高品質な3D表面再構成が可能な3DGSR法が実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-30T16:35:38Z)
• 2D Gaussian Splatting for Geometrically Accurate Radiance Fields [50.056790168812114]
  3D Gaussian Splatting (3DGS)は近年,高画質の新規ビュー合成と高速レンダリングを実現し,放射界再構成に革命をもたらした。 多視点画像から幾何学的精度の高い放射場をモデル化・再構成するための新しいアプローチである2DGS(2D Gaussian Splatting)を提案する。 競合する外観品質、高速トレーニング速度、リアルタイムレンダリングを維持しつつ、ノイズフリーかつ詳細な幾何学的再構成を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T17:21:24Z)
• NeuSG: Neural Implicit Surface Reconstruction with 3D Gaussian Splatting Guidance [59.08521048003009]
  本稿では,3次元ガウススプラッティングから高精細な表面を復元する神経暗黙的表面再構成パイプラインを提案する。 3Dガウススプラッティングの利点は、詳細な構造を持つ高密度の点雲を生成することができることである。 我々は3次元ガウスを極端に薄くすることで、表面に近い中心を引っ張るスケール正則化器を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T07:04:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。