論文の概要: MCGS: Multiview Consistency Enhancement for Sparse-View 3D Gaussian Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11394v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 08:39:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:02:16.993148
• Title: MCGS: Multiview Consistency Enhancement for Sparse-View 3D Gaussian Radiance Fields
• Title（参考訳）: MCGS:Sparse-View 3D Gaussian Radiance Fieldsのためのマルチビュー一貫性向上
• Authors: Yuru Xiao, Deming Zhai, Wenbo Zhao, Kui Jiang, Junjun Jiang, Xianming Liu,
• Abstract要約: 3Dガウシアンによって表現される放射場は、高いトレーニング効率と高速レンダリングの両方を提供する、新しいビューの合成に優れている。 既存の手法では、高密度推定ネットワークからの奥行き先を組み込むことが多いが、入力画像に固有の多視点一貫性を見落としている。 本稿では,3次元ガウス・スプレイティング(MCGS)に基づくビュー・フレームワークを提案し,スパークス・インプット・ビューからシーンを再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.49548565633123
• License:
• Abstract: Radiance fields represented by 3D Gaussians excel at synthesizing novel views, offering both high training efficiency and fast rendering. However, with sparse input views, the lack of multi-view consistency constraints results in poorly initialized point clouds and unreliable heuristics for optimization and densification, leading to suboptimal performance. Existing methods often incorporate depth priors from dense estimation networks but overlook the inherent multi-view consistency in input images. Additionally, they rely on multi-view stereo (MVS)-based initialization, which limits the efficiency of scene representation. To overcome these challenges, we propose a view synthesis framework based on 3D Gaussian Splatting, named MCGS, enabling photorealistic scene reconstruction from sparse input views. The key innovations of MCGS in enhancing multi-view consistency are as follows: i) We introduce an initialization method by leveraging a sparse matcher combined with a random filling strategy, yielding a compact yet sufficient set of initial points. This approach enhances the initial geometry prior, promoting efficient scene representation. ii) We develop a multi-view consistency-guided progressive pruning strategy to refine the Gaussian field by strengthening consistency and eliminating low-contribution Gaussians. These modular, plug-and-play strategies enhance robustness to sparse input views, accelerate rendering, and reduce memory consumption, making MCGS a practical and efficient framework for 3D Gaussian Splatting.
• Abstract（参考訳）: 3Dガウシアンによって表現される放射場は、高いトレーニング効率と高速レンダリングの両方を提供する、新しいビューの合成に優れている。 しかし、スパース入力ビューでは、複数ビューの一貫性の制約が欠如しているため、最適化と密度化のための初期化点雲や信頼性の低いヒューリスティックが不足し、準最適性能がもたらされる。 既存の手法では、高密度推定ネットワークからの奥行き先を組み込むことが多いが、入力画像に固有の多視点一貫性を見落としている。 さらに、マルチビューステレオ(MVS)ベースの初期化に依存しており、シーン表現の効率を制限している。 これらの課題を克服するために,MCGS と呼ばれる3次元ガウススプラッティングに基づくビュー合成フレームワークを提案する。 マルチビュー一貫性の強化におけるMCGSの重要なイノベーションは次のとおりである。 一 スパース整合器とランダム充足戦略を組み合わせた初期化法を導入し、コンパクトで十分な初期点集合を得る。 このアプローチは、初期幾何学の先行性を向上し、効率的なシーン表現を促進する。 二 一貫性を強化し、低貢献のガウス人を排除し、ガウスの分野を洗練するための多視点整合誘導型プログレッシブプルーニング戦略を開発する。 これらのモジュラー・プラグ・アンド・プレイ戦略は、入力ビューのスパース化、レンダリングの高速化、メモリ消費の削減といったロバスト性を高め、MCGSは3Dガウス・スプレイティングの実用的で効率的なフレームワークとなる。

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