論文の概要: LoopSparseGS: Loop Based Sparse-View Friendly Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00254v1
- Date: Thu, 1 Aug 2024 03:26:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-04 21:55:12.789117
- Title: LoopSparseGS: Loop Based Sparse-View Friendly Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: LoopSparseGS: ループベースのスパースビューフレンドリーなガウススプレイティング
- Authors: Zhenyu Bao, Guibiao Liao, Kaichen Zhou, Kanglin Liu, Qing Li, Guoping Qiu,
- Abstract要約: LoopSparseGSは、疎結合なビュー合成タスクのためのループベースの3DGSフレームワークである。
Sparse-Friended Smpling (SFS) 戦略を導入し,ガウス楕円体を過剰に処理し,画素誤差が大きくなった。
4つのデータセットの実験により、LoopSparseGSはスパース・インプット・ノベルビューの合成において既存の最先端の手法よりも優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.682864169561498
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the photorealistic novel view synthesis (NVS) performance achieved by the original 3D Gaussian splatting (3DGS), its rendering quality significantly degrades with sparse input views. This performance drop is mainly caused by the limited number of initial points generated from the sparse input, insufficient supervision during the training process, and inadequate regularization of the oversized Gaussian ellipsoids. To handle these issues, we propose the LoopSparseGS, a loop-based 3DGS framework for the sparse novel view synthesis task. In specific, we propose a loop-based Progressive Gaussian Initialization (PGI) strategy that could iteratively densify the initialized point cloud using the rendered pseudo images during the training process. Then, the sparse and reliable depth from the Structure from Motion, and the window-based dense monocular depth are leveraged to provide precise geometric supervision via the proposed Depth-alignment Regularization (DAR). Additionally, we introduce a novel Sparse-friendly Sampling (SFS) strategy to handle oversized Gaussian ellipsoids leading to large pixel errors. Comprehensive experiments on four datasets demonstrate that LoopSparseGS outperforms existing state-of-the-art methods for sparse-input novel view synthesis, across indoor, outdoor, and object-level scenes with various image resolutions.
- Abstract（参考訳）: 元の3Dガウススプラッティング(3DGS)によって達成された光現実的ノベルビュー合成(NVS)性能にもかかわらず、そのレンダリング品質はスパース入力ビューで著しく低下する。
この性能低下は, スパース入力から発生する初期点数が限られていること, 訓練過程の監督が不十分であること, 過大なガウス楕円体の正規化が不十分であることなどが主な原因である。
これらの問題に対処するために,ループベース3DGSフレームワークであるLoopSparseGSを提案する。
具体的には、ループベースのプログレッシブガウス初期化(PGI)戦略を提案し、トレーニングプロセス中にレンダリングされた擬似画像を用いて初期化点雲を反復的に密度化することができる。
次に、移動構造からの疎密で信頼性の高い深度と、窓面に密集した単分子深度を利用して、提案した深度調整規則化(DAR)を通して正確な幾何的監督を行う。
さらに,大小のガウス楕円体を扱うために,Sparse-Friended Smpling (SFS) 戦略を導入する。
4つのデータセットに関する総合的な実験により、LoopSparseGSは様々な画像解像度で、屋内、屋外、オブジェクトレベルのシーンにわたって、スパース・インプット・ノウ・ビュー・シンセサイザーのための既存の最先端の手法より優れていることが示された。
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