論文の概要: Learning Part-aware 3D Representations by Fusing 2D Gaussians and Superquadrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10789v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 12:30:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 13:45:16.806244
• Title: Learning Part-aware 3D Representations by Fusing 2D Gaussians and Superquadrics
• Title（参考訳）: 2次元ガウスとスーパークワッドリックを融合した部分認識3次元表現の学習
• Authors: Zhirui Gao, Renjiao Yi, Yuhang Huang, Wei Chen, Chenyang Zhu, Kai Xu,
• Abstract要約: ポイントクラウド、メッシュ、NeRF、そして3Dガウスのような低レベルの3D表現は、一般的に3Dオブジェクトやシーンを表現するために使用される。 オブジェクトやシーンをセマンティックな部分に解析する部分認識型3D再構成の実現を目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.446659867133977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-level 3D representations, such as point clouds, meshes, NeRFs, and 3D Gaussians, are commonly used to represent 3D objects or scenes. However, humans usually perceive 3D objects or scenes at a higher level as a composition of parts or structures rather than points or voxels. Representing 3D as semantic parts can benefit further understanding and applications. We aim to solve part-aware 3D reconstruction, which parses objects or scenes into semantic parts. In this paper, we introduce a hybrid representation of superquadrics and 2D Gaussians, trying to dig 3D structural clues from multi-view image inputs. Accurate structured geometry reconstruction and high-quality rendering are achieved at the same time. We incorporate parametric superquadrics in mesh forms into 2D Gaussians by attaching Gaussian centers to faces in meshes. During the training, superquadrics parameters are iteratively optimized, and Gaussians are deformed accordingly, resulting in an efficient hybrid representation. On the one hand, this hybrid representation inherits the advantage of superquadrics to represent different shape primitives, supporting flexible part decomposition of scenes. On the other hand, 2D Gaussians are incorporated to model the complex texture and geometry details, ensuring high-quality rendering and geometry reconstruction. The reconstruction is fully unsupervised. We conduct extensive experiments on data from DTU and ShapeNet datasets, in which the method decomposes scenes into reasonable parts, outperforming existing state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド、メッシュ、NeRF、そして3Dガウスのような低レベルの3D表現は、一般的に3Dオブジェクトやシーンを表現するために使用される。 しかしながら、人間は通常、点やボクセルではなく、部品や構造の合成として、より高いレベルで3Dオブジェクトやシーンを知覚する。 3Dをセマンティックな部分として表現することは、さらなる理解と応用に役立つ。 オブジェクトやシーンをセマンティックな部分に解析する部分認識型3D再構成の実現を目指している。 本稿では,スーパークワッドリックと2次元ガウスのハイブリッド表現を導入し,多視点画像入力から3次元構造的手がかりを掘り起こそうとする。 正確な構造的幾何再構成と高品質なレンダリングを同時に達成する。 メッシュの面にガウス中心をアタッチすることで、2次元ガウス中心にパラメトリックスーパークワッドリックをメッシュ形式に組み込む。 トレーニング中、スーパークワッドリックのパラメータは反復的に最適化され、ガウスはそれに従って変形し、効率的なハイブリッド表現をもたらす。 一方、このハイブリッド表現は、異なる形状のプリミティブを表現するためにスーパークワッドリックの利点を継承し、シーンのフレキシブルな部分分解をサポートする。 一方、2Dガウスアンは複雑なテクスチャと幾何学の詳細をモデル化し、高品質なレンダリングと幾何再構成を保証するために組み込まれている。 再建は完全に監督されていない。 我々はDTUとShapeNetのデータセットから得られたデータを広範囲に実験し、シーンを合理的な部分に分解し、既存の最先端のアプローチより優れています。

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