論文の概要: BillBoard Splatting (BBSplat): Learnable Textured Primitives for Novel View Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08508v3
- Date: Tue, 11 Feb 2025 10:38:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-12 16:10:29.452432
- Title: BillBoard Splatting (BBSplat): Learnable Textured Primitives for Novel View Synthesis
- Title（参考訳）: BillBoard Splatting (BBSplat):新しいビュー合成のための学習可能なテクスチャプリミティブ
- Authors: David Svitov, Pietro Morerio, Lourdes Agapito, Alessio Del Bue,
- Abstract要約: 本稿では,テクスチャ化された幾何学的プリミティブに基づく3次元シーン表現のための新しい手法として,BBSplat(Billboard Splatting)を提案する。
BBSplatはこのシーンを、学習可能なRGBテクスチャと、その形状を制御するアルファマップを備えた、最適化可能なテクスチャ化された平面プリミティブのセットとして表現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.094129395653134
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present billboard Splatting (BBSplat) - a novel approach for 3D scene representation based on textured geometric primitives. BBSplat represents the scene as a set of optimizable textured planar primitives with learnable RGB textures and alpha-maps to control their shape. BBSplat primitives can be used in any Gaussian Splatting pipeline as drop-in replacements for Gaussians. The proposed primitives close the rendering quality gap between 2D and 3D Gaussian Splatting (GS), preserving the accurate mesh extraction ability of 2D primitives. Our novel regularization term encourages textures to have a sparser structure, unlocking an efficient compression that leads to a reduction in the storage space of the model. Our experiments show the efficiency of BBSplat on standard datasets of real indoor and outdoor scenes such as Tanks&Temples, DTU, and Mip-NeRF-360.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,テクスチャ化された幾何学的プリミティブに基づく3次元シーン表現のための新しい手法として,BBSplat(Billboard Splatting)を提案する。
BBSplatはこのシーンを、学習可能なRGBテクスチャと、その形状を制御するアルファマップを備えた、最適化可能なテクスチャ化された平面プリミティブのセットとして表現している。
BBSplatプリミティブは任意のガウススティングパイプラインでガウスのドロップイン置換として使用することができる。
提案したプリミティブは、2Dプリミティブと3Dガウススプラッティング(GS)のレンダリング品質ギャップを埋め、2Dプリミティブの正確なメッシュ抽出能力を維持する。
我々の新しい正規化用語は、テクスチャがスペーサー構造を持つことを奨励し、効率的な圧縮を解き、モデルの記憶空間を減少させる。
実験では,室内および屋外の実際のシーン,例えばTamps&Temples,DTU,Mip-NeRF-360の標準データセットに対するBBSplatの有効性を示した。
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