論文の概要: SplatFields: Neural Gaussian Splats for Sparse 3D and 4D Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11211v1
- Date: Tue, 17 Sep 2024 14:04:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 16:35:30.157884
- Title: SplatFields: Neural Gaussian Splats for Sparse 3D and 4D Reconstruction
- Title（参考訳）: SplatFields:スパルス3次元および4次元再構成のためのニューラルガウススプラット
- Authors: Marko Mihajlovic, Sergey Prokudin, Siyu Tang, Robert Maier, Federica Bogo, Tony Tung, Edmond Boyer,
- Abstract要約: 3Dガウススティング(3DGS)は実用的でスケーラブルな再構築手法として登場した。
暗黙的ニューラルネットワークの出力としてモデル化することで,スプレート特徴を効果的に正規化する最適化手法を提案する。
当社のアプローチは,異なるセットアップやシーンの複雑さをまたいだ広範なテストによって実証されるような,静的および動的ケースを効果的に処理する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.33543853742041
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Digitizing 3D static scenes and 4D dynamic events from multi-view images has long been a challenge in computer vision and graphics. Recently, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a practical and scalable reconstruction method, gaining popularity due to its impressive reconstruction quality, real-time rendering capabilities, and compatibility with widely used visualization tools. However, the method requires a substantial number of input views to achieve high-quality scene reconstruction, introducing a significant practical bottleneck. This challenge is especially severe in capturing dynamic scenes, where deploying an extensive camera array can be prohibitively costly. In this work, we identify the lack of spatial autocorrelation of splat features as one of the factors contributing to the suboptimal performance of the 3DGS technique in sparse reconstruction settings. To address the issue, we propose an optimization strategy that effectively regularizes splat features by modeling them as the outputs of a corresponding implicit neural field. This results in a consistent enhancement of reconstruction quality across various scenarios. Our approach effectively handles static and dynamic cases, as demonstrated by extensive testing across different setups and scene complexities.
- Abstract（参考訳）: マルチビュー画像から3D静的シーンと4Dダイナミックイベントをディジタイズすることは、コンピュータビジョンとグラフィックスにおいて長年の課題であった。
近年, 3D Gaussian Splatting (3DGS) が実用的かつスケーラブルな再構築手法として登場し, その印象的な再構築品質, リアルタイムレンダリング機能, 広く使用されている可視化ツールとの互換性などにより人気を博している。
しかし、高品質なシーン再構築を実現するためには、かなりの数のインプットビューが必要である。
この課題は特にダイナミックなシーンをキャプチャする上で深刻で、広いカメラアレイを配置することは違法にコストがかかる可能性がある。
本研究では,スパース再構成における3DGS手法の最適性能に寄与する要因の一つとしてスプレート特徴の空間的自己相関が欠如していることを明らかにする。
この問題に対処するため,暗黙的ニューラルネットワークの出力としてモデル化することで,スプレート特徴を効果的に正規化する最適化手法を提案する。
これにより、様々なシナリオにおける再構築品質が一貫した向上をもたらす。
当社のアプローチは,異なるセットアップやシーンの複雑さをまたいだ広範なテストによって実証されるような,静的および動的ケースを効果的に処理する。
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