論文の概要: Dynamic 2D Gaussians: Geometrically Accurate Radiance Fields for Dynamic Objects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14072v2
- Date: Tue, 05 Aug 2025 15:42:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.493609
- Title: Dynamic 2D Gaussians: Geometrically Accurate Radiance Fields for Dynamic Objects
- Title（参考訳）: 動的2次元ガウス:動的対象に対する幾何学的精度の高い放射場
- Authors: Shuai Zhang, Guanjun Wu, Zhoufeng Xie, Xinggang Wang, Bin Feng, Wenyu Liu,
- Abstract要約: D-2DGS(Dynamic 2D Gaussian)と呼ばれるスパース画像入力から正確なメッシュを再構築できる新しい表現を提案する。
レンダリングされた高画質画像からオブジェクトマスクを抽出し、描画された深度マップをマスキングすることにより、再構築時に発生する傾向のあるフローターを除去する。
我々のD-2DGSはスパース入力から詳細でスムーズな高品質メッシュを再構築するのに優れていることを示す実験である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.9769895763167
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reconstructing objects and extracting high-quality surfaces play a vital role in the real world. Current 4D representations show the ability to render high-quality novel views for dynamic objects, but cannot reconstruct high-quality meshes due to their implicit or geometrically inaccurate representations. In this paper, we propose a novel representation that can reconstruct accurate meshes from sparse image input, named Dynamic 2D Gaussians (D-2DGS). We adopt 2D Gaussians for basic geometry representation and use sparse-controlled points to capture the 2D Gaussian's deformation. By extracting the object mask from the rendered high-quality image and masking the rendered depth map, we remove floaters that are prone to occur during reconstruction and can extract high-quality dynamic mesh sequences of dynamic objects. Experiments demonstrate that our D-2DGS is outstanding in reconstructing detailed and smooth high-quality meshes from sparse inputs. The code is available at https://github.com/hustvl/Dynamic-2DGS.
- Abstract（参考訳）: オブジェクトの再構築と高品質な表面の抽出は、現実世界において重要な役割を果たす。
現在の4D表現は、動的オブジェクトに対して高品質な新しいビューを描画する能力を示しているが、その暗黙的あるいは幾何学的に不正確な表現のために高品質なメッシュを再構築することはできない。
本稿では,ダイナミック2Dガウス (D-2DGS) と呼ばれる,スパース画像入力から正確なメッシュを再構築できる新しい表現を提案する。
基本幾何表現には2Dガウスアンを採用し、スパース制御された点を用いて2Dガウスアンの変形を捉える。
レンダリングされた高画質画像からオブジェクトマスクを抽出し、描画された深度マップをマスキングすることにより、再構築時に発生する傾向のあるフローターを除去し、動的オブジェクトの高品質な動的メッシュシーケンスを抽出できる。
我々のD-2DGSはスパース入力から詳細でスムーズな高品質メッシュを再構築するのに優れていることを示す実験である。
コードはhttps://github.com/hustvl/Dynamic-2DGSで公開されている。
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