論文の概要: AugGS: Self-augmented Gaussians with Structural Masks for Sparse-view 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04831v4
• Date: Tue, 31 Dec 2024 10:54:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 17:39:24.685179
• Title: AugGS: Self-augmented Gaussians with Structural Masks for Sparse-view 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: AugGS:スパースビュー3D再構成のための構造マスク付き自己拡張型ガウス
• Authors: Bi'an Du, Lingbei Meng, Wei Hu,
• Abstract要約: スパースビュー3D再構成はコンピュータビジョンにおける大きな課題である。 本研究では,スパース・ビュー3D再構成のための構造マスクを付加した自己拡張型2段ガウス・スプレイティング・フレームワークを提案する。 提案手法は,認識品質における最先端性能と,スパース入力との多視点整合性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.953394373473621
• License:
• Abstract: Sparse-view 3D reconstruction is a major challenge in computer vision, aiming to create complete three-dimensional models from limited viewing angles. Key obstacles include: 1) a small number of input images with inconsistent information; 2) dependence on input image quality; and 3) large model parameter sizes. To tackle these issues, we propose a self-augmented two-stage Gaussian splatting framework enhanced with structural masks for sparse-view 3D reconstruction. Initially, our method generates a basic 3D Gaussian representation from sparse inputs and renders multi-view images. We then fine-tune a pre-trained 2D diffusion model to enhance these images, using them as augmented data to further optimize the 3D Gaussians. Additionally, a structural masking strategy during training enhances the model's robustness to sparse inputs and noise. Experiments on benchmarks like MipNeRF360, OmniObject3D, and OpenIllumination demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance in perceptual quality and multi-view consistency with sparse inputs.
• Abstract（参考訳）: スパースビュー3次元再構成はコンピュータビジョンにおいて大きな課題であり、限られた視角から完全な3次元モデルを作成することを目的としている。 主な障害は以下のとおりである。 1) 一貫性のない少数の入力画像 2)入力画像の品質への依存,及び 3) モデルパラメータサイズが大きい。 これらの課題に対処するために、スパースビュー3D再構成のための構造マスクを付加した2段ガウススプレイティングフレームワークを提案する。 当初,本手法はスパース入力から基本3次元ガウス表現を生成し,多視点画像を描画する。 次に,事前学習した2次元拡散モデルを微調整し,これらの画像を拡張データとして利用して3次元ガウスのさらなる最適化を行う。 さらに、トレーニング中の構造マスキング戦略は、スパース入力とノイズに対するモデルの堅牢性を高める。 MipNeRF360、OmniObject3D、OpenIlluminationなどのベンチマーク実験により、我々の手法は知覚的品質とスパース入力とのマルチビュー整合性において最先端の性能を達成することを示した。

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