論文の概要: GaussianBlock: Building Part-Aware Compositional and Editable 3D Scene by Primitives and Gaussians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01535v1
- Date: Sun, 6 Oct 2024 08:58:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-04 17:14:45.670566
- Title: GaussianBlock: Building Part-Aware Compositional and Editable 3D Scene by Primitives and Gaussians
- Title（参考訳）: GaussianBlock: プリミティブとガウシアンによるパートアウェアな構成と編集可能な3Dシーンの構築
- Authors: Shuyi Jiang, Qihao Zhao, Hossein Rahmani, De Wen Soh, Jun Liu, Na Zhao,
- Abstract要約: 本稿では,意味的コヒーレントかつ非絡み合いのある表現を可能にする,GaussianBlockと呼ばれる新しい部分認識型合成再構成手法を提案する。
再構成されたシーンは、様々なベンチマークで絡み合っており、構成的でコンパクトであり、シームレスで、直接的で、正確な編集を可能にすることが証明されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.683337059919692
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, with the development of Neural Radiance Fields and Gaussian Splatting, 3D reconstruction techniques have achieved remarkably high fidelity. However, the latent representations learnt by these methods are highly entangled and lack interpretability. In this paper, we propose a novel part-aware compositional reconstruction method, called GaussianBlock, that enables semantically coherent and disentangled representations, allowing for precise and physical editing akin to building blocks, while simultaneously maintaining high fidelity. Our GaussianBlock introduces a hybrid representation that leverages the advantages of both primitives, known for their flexible actionability and editability, and 3D Gaussians, which excel in reconstruction quality. Specifically, we achieve semantically coherent primitives through a novel attention-guided centering loss derived from 2D semantic priors, complemented by a dynamic splitting and fusion strategy. Furthermore, we utilize 3D Gaussians that hybridize with primitives to refine structural details and enhance fidelity. Additionally, a binding inheritance strategy is employed to strengthen and maintain the connection between the two. Our reconstructed scenes are evidenced to be disentangled, compositional, and compact across diverse benchmarks, enabling seamless, direct and precise editing while maintaining high quality.
- Abstract（参考訳）: 近年, ニューラルレージアン場とガウススプラッティングの発展に伴い, 3次元再構成技術は極めて高い忠実性を実現している。
しかし、これらの手法によって学習される潜在表現は非常に絡み合っており、解釈可能性に欠ける。
本稿では,GussianBlockと呼ばれる新しい部分認識型合成再構成手法を提案する。これは意味的一貫性と非絡み合いの表現を可能にし,高い忠実さを同時に維持しつつ,ビルディングブロックに類似した正確な物理的編集を可能にする。
我々のGaussianBlockは、フレキシブルな動作性と編集性で知られるプリミティブと、再現性に優れた3D Gaussianの両方の利点を生かしたハイブリッド表現を導入しています。
具体的には,2次元のセマンティックプリミティブから誘導される新たな注意誘導中心的損失を,動的分裂と融合戦略によって補うことによって,意味的コヒーレントなプリミティブを実現する。
さらに, プリミティブとハイブリダイゼーションした3次元ガウスアンを用いて, 構造的詳細を洗練し, 忠実度を高める。
さらに、この2つの接続を強化し維持するために、バインディング継承戦略が採用されている。
再構成されたシーンは、様々なベンチマークで絡み合っていて、構成的でコンパクトで、シームレスで、直接的で、正確な編集が可能で、高品質を維持しています。
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