論文の概要: CSS: Overcoming Pose and Scene Challenges in Crowd-Sourced 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08562v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 06:29:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-16 17:38:30.947780
• Title: CSS: Overcoming Pose and Scene Challenges in Crowd-Sourced 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: CSS: クラウドソースの3Dガウススプレイティングにおけるポースとシーンの課題を克服する
• Authors: Runze Chen, Mingyu Xiao, Haiyong Luo, Fang Zhao, Fan Wu, Hao Xiong, Qi Liu, Meng Song,
• Abstract要約: クラウドソースのSplattingパイプラインは、クラウドソースイメージを使用したポーズフリーのシーン再構築を克服する。 提案手法は,AR,VR,大規模3D再構成において,より正確で柔軟なアプリケーションを実現する方法として,既存のアプローチに対する明確な改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.339611480393895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Crowd-Sourced Splatting (CSS), a novel 3D Gaussian Splatting (3DGS) pipeline designed to overcome the challenges of pose-free scene reconstruction using crowd-sourced imagery. The dream of reconstructing historically significant but inaccessible scenes from collections of photographs has long captivated researchers. However, traditional 3D techniques struggle with missing camera poses, limited viewpoints, and inconsistent lighting. CSS addresses these challenges through robust geometric priors and advanced illumination modeling, enabling high-quality novel view synthesis under complex, real-world conditions. Our method demonstrates clear improvements over existing approaches, paving the way for more accurate and flexible applications in AR, VR, and large-scale 3D reconstruction.
• Abstract（参考訳）: クラウドソース画像を用いたポーズフリーシーン再構築の課題を克服するために,新しい3Dガウススティング(3DGS)パイプラインであるCrowd-Sourced Splatting(CSS)を紹介した。 歴史的に重要だがアクセス不能なシーンを写真集から再構築するという夢は、長い間研究者を魅了してきた。 しかし、従来の3D技術は、カメラのポーズの欠如、視点の制限、一貫性のない照明に悩まされている。 CSSは、ロバストな幾何学的先行と高度な照明モデリングを通じてこれらの課題に対処し、複雑な実世界の条件下で高品質な新規ビュー合成を可能にする。 提案手法は,AR,VR,大規模3D再構成において,より正確で柔軟なアプリケーションを実現する方法として,既存のアプローチに対する明確な改善を示す。

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