論文の概要: LucidFusion: Reconstructing 3D Gaussians with Arbitrary Unposed Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15636v3
• Date: Sat, 08 Mar 2025 12:50:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:50:04.771674
• Title: LucidFusion: Reconstructing 3D Gaussians with Arbitrary Unposed Images
• Title（参考訳）: LucidFusion: 任意画像で3Dガウスを再構築
• Authors: Hao He, Yixun Liang, Luozhou Wang, Yuanhao Cai, Xinli Xu, Hao-Xiang Guo, Xiang Wen, Yingcong Chen,
• Abstract要約: 3次元再構成を画像から画像への変換として再構成し、相対座標マップ(RCM)を導入する。 RCMは、ポーズ推定なしで複数の未提示画像をメインビューにアライメントする。 RCMはプロセスを単純化するが、グローバルな3D監視の欠如によりノイズの多い出力が得られる。 我々のLucidFusionフレームワークは、任意の数の未用意な入力を処理し、数秒で堅牢な3D再構成を実現し、より柔軟でポーズなしの3Dパイプラインを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.96972213606037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent large reconstruction models have made notable progress in generating high-quality 3D objects from single images. However, current reconstruction methods often rely on explicit camera pose estimation or fixed viewpoints, restricting their flexibility and practical applicability. We reformulate 3D reconstruction as image-to-image translation and introduce the Relative Coordinate Map (RCM), which aligns multiple unposed images to a main view without pose estimation. While RCM simplifies the process, its lack of global 3D supervision can yield noisy outputs. To address this, we propose Relative Coordinate Gaussians (RCG) as an extension to RCM, which treats each pixel's coordinates as a Gaussian center and employs differentiable rasterization for consistent geometry and pose recovery. Our LucidFusion framework handles an arbitrary number of unposed inputs, producing robust 3D reconstructions within seconds and paving the way for more flexible, pose-free 3D pipelines.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模な再構成モデルでは, 単一画像から高品質な3Dオブジェクトの生成が顕著に進んでいる。 しかし、現在の再建法は、しばしばカメラポーズの明確な推定や固定された視点に依存し、その柔軟性と実用性を制限する。 我々は3次元再構成を画像から画像への変換として再構成し、ポーズ推定なしで複数の未表示画像をメインビューに整列する相対座標マップ(RCM)を導入する。 RCMはプロセスを単純化するが、グローバルな3D監視の欠如によりノイズの多い出力が得られる。 そこで我々は,RCMの拡張として相対座標ガウス(RCG)を提案し,各画素の座標をガウス中心として扱い,一貫した幾何とポーズの復元に微分ラスタライズを用いる。 我々のLucidFusionフレームワークは、任意の数の未用意な入力を処理し、数秒で堅牢な3D再構成を実現し、より柔軟でポーズなしの3Dパイプラインを実現する。

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