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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10789v2
• Date: Mon, 02 Dec 2024 17:04:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 20:22:46.962195
• Title: PartGS:Learning Part-aware 3D Representations by Fusing 2D Gaussians and Superquadrics
• Title（参考訳）: PartGS:2Dガウスとスーパークワッドリックを融合した部分認識3D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。 2D $textbfG$aussiansと$textbfS$uperquadricsのハイブリッド表現による、$textbfPartGS$, $textbfPart$-aware 3D再構築を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.446659867133977
• License:
• Abstract: Low-level 3D representations, such as point clouds, meshes, NeRFs, and 3D Gaussians, are commonly used to represent 3D objects or scenes. However, human perception typically understands 3D objects at a higher level as a composition of parts or structures rather than points or voxels. Representing 3D objects or scenes as semantic parts can benefit further understanding and applications. In this paper, we introduce $\textbf{PartGS}$, $\textbf{part}$-aware 3D reconstruction by a hybrid representation of 2D $\textbf{G}$aussians and $\textbf{S}$uperquadrics, which parses objects or scenes into semantic parts, digging 3D structural clues from multi-view image inputs. Accurate structured geometry reconstruction and high-quality rendering are achieved at the same time. Our method simultaneously optimizes superquadric meshes and Gaussians by coupling their parameters within our hybrid representation. On 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 capture complex texture and geometry details, ensuring high-quality appearance and geometry reconstruction. Our method is fully unsupervised and outperforms existing state-of-the-art approaches in extensive experiments on DTU, ShapeNet, and real-life datasets.
• 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、人間の知覚は、通常、点やボクセルではなく、部分や構造の合成として、より高いレベルで3Dオブジェクトを理解する。 3Dオブジェクトやシーン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だろう。 本稿では,2D $\textbf{G}$aussians と $\textbf{S}$uperquadrics のハイブリッド表現を用いて,オブジェクトやシーンをセマンティックな部分に解析し,マルチビュー画像入力から3D構造的手がかりを掘り起こす。 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。 本手法は,ハイブリッド表現内でパラメータを結合することにより,スーパークワッドメッシュとガウスメッシュを同時に最適化する。 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ガウスは複雑なテクスチャと幾何学的詳細を捉え、高品質な外観と幾何学的再構成を確実にする。 提案手法は,DTU,ShapeNet,および実生活データセットに関する広範な実験において,既存の最先端手法よりも優れている。

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