論文の概要: Neural Signed Distance Function Inference through Splatting 3D Gaussians Pulled on Zero-Level Set

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14189v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 05:48:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:25:19.298000
• Title: Neural Signed Distance Function Inference through Splatting 3D Gaussians Pulled on Zero-Level Set
• Title（参考訳）: ゼロレベル集合上の3次元ガウス分割によるニューラルサイン付き距離関数推論
• Authors: Wenyuan Zhang, Yu-Shen Liu, Zhizhong Han,
• Abstract要約: 多視点表面再構成における符号付き距離関数(SDF)の推測は不可欠である。 本稿では3DGSとニューラルSDFの学習をシームレスに融合する手法を提案する。 我々の数値的および視覚的比較は、広く使用されているベンチマークの最先端結果よりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.780302894956776
• License:
• Abstract: It is vital to infer a signed distance function (SDF) in multi-view based surface reconstruction. 3D Gaussian splatting (3DGS) provides a novel perspective for volume rendering, and shows advantages in rendering efficiency and quality. Although 3DGS provides a promising neural rendering option, it is still hard to infer SDFs for surface reconstruction with 3DGS due to the discreteness, the sparseness, and the off-surface drift of 3D Gaussians. To resolve these issues, we propose a method that seamlessly merge 3DGS with the learning of neural SDFs. Our key idea is to more effectively constrain the SDF inference with the multi-view consistency. To this end, we dynamically align 3D Gaussians on the zero-level set of the neural SDF using neural pulling, and then render the aligned 3D Gaussians through the differentiable rasterization. Meanwhile, we update the neural SDF by pulling neighboring space to the pulled 3D Gaussians, which progressively refine the signed distance field near the surface. With both differentiable pulling and splatting, we jointly optimize 3D Gaussians and the neural SDF with both RGB and geometry constraints, which recovers more accurate, smooth, and complete surfaces with more geometry details. Our numerical and visual comparisons show our superiority over the state-of-the-art results on the widely used benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 多視点表面再構成における符号付き距離関数(SDF)の推測は不可欠である。 3D Gaussian splatting (3DGS) はボリュームレンダリングの新しい視点を提供し、レンダリング効率と品質の利点を示している。 3DGSは有望なニューラルレンダリングオプションを提供するが、3DGSによる表面再構成のためにSDFを推論することは依然として困難である。 これらの問題を解決するために,3DGSとニューラルSDFの学習をシームレスに融合する手法を提案する。 私たちのキーとなる考え方は、SDF推論をマルチビュー一貫性により効果的に制約することです。 この目的のために,ニューラルプルを用いて神経SDFのゼロレベルセットに3Dガウスアンを動的にアライメントし,そのアライメントされた3Dガウスアンを異なるラスタライズによりレンダリングする。 一方,3次元ガウシアンに隣接する空間を引っ張って神経SDFを更新し,表面近傍の符号付き距離場を徐々に改善する。 3次元ガウスとニューラル SDF を RGB と幾何的制約を併用することにより,より正確で滑らかで完全な表面を再現できる。 我々の数値的および視覚的比較は、広く使用されているベンチマークの最先端結果よりも優れていることを示している。

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