論文の概要: Adaptive and Temporally Consistent Gaussian Surfels for Multi-view Dynamic Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06602v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 21:30:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:09:17.361442
• Title: Adaptive and Temporally Consistent Gaussian Surfels for Multi-view Dynamic Reconstruction
• Title（参考訳）: 多視点動的再構成のための適応的および時間的に一貫性のあるガウスサーフィン
• Authors: Decai Chen, Brianne Oberson, Ingo Feldmann, Oliver Schreer, Anna Hilsmann, Peter Eisert,
• Abstract要約: AT-GSは、フレーム単位のインクリメンタル最適化により、多視点ビデオから高品質な動的曲面を再構成する新しい手法である。 連続するフレーム間の曲率写像の整合性を確保することにより、動的表面における時間的ジッタリングを低減する。 本手法は動的表面再構成の精度と時間的コヒーレンスを向上し,高忠実度空間時間新奇なビュー合成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9363268745580426
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting has recently achieved notable success in novel view synthesis for dynamic scenes and geometry reconstruction in static scenes. Building on these advancements, early methods have been developed for dynamic surface reconstruction by globally optimizing entire sequences. However, reconstructing dynamic scenes with significant topology changes, emerging or disappearing objects, and rapid movements remains a substantial challenge, particularly for long sequences. To address these issues, we propose AT-GS, a novel method for reconstructing high-quality dynamic surfaces from multi-view videos through per-frame incremental optimization. To avoid local minima across frames, we introduce a unified and adaptive gradient-aware densification strategy that integrates the strengths of conventional cloning and splitting techniques. Additionally, we reduce temporal jittering in dynamic surfaces by ensuring consistency in curvature maps across consecutive frames. Our method achieves superior accuracy and temporal coherence in dynamic surface reconstruction, delivering high-fidelity space-time novel view synthesis, even in complex and challenging scenes. Extensive experiments on diverse multi-view video datasets demonstrate the effectiveness of our approach, showing clear advantages over baseline methods. Project page: \url{https://fraunhoferhhi.github.io/AT-GS}
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splattingは、動的シーンのための新しいビュー合成と静的シーンにおける幾何学的再構成において、最近顕著な成功を収めている。 これらの進歩に基づいて、全配列をグローバルに最適化し、動的表面再構成のための初期の手法が開発されている。 しかし、トポロジの大きな変化、出現または消失する物体、そして急激な動きを伴う動的なシーンの再構築は、特に長いシーケンスにおいて重要な課題である。 これらの問題に対処するために,フレーム単位のインクリメンタル最適化により,多視点ビデオから高品質な動的曲面を再構成する新しい手法であるAT-GSを提案する。 フレーム間の局所最小化を回避するため,従来のクローニング・分割手法の強みを統合した,統一的かつ適応的な勾配認識型密度化戦略を導入する。 さらに、連続するフレーム間の曲率写像の整合性を確保することにより、動的表面における時間的ジッタリングを低減する。 本手法は動的表面再構成の精度と時間的コヒーレンスを向上し,複雑で困難なシーンにおいても高忠実な時空間の新規ビュー合成を実現する。 多様な多視点ビデオデータセットに対する大規模な実験により,本手法の有効性が示され,ベースライン法よりも明確な利点が示された。 プロジェクトページ: \url{https://fraunhoferhhi.github.io/AT-GS}

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