論文の概要: DyGASR: Dynamic Generalized Exponential Splatting with Surface Alignment for Accelerated 3D Mesh Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09156v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 03:19:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:23:50.908622
• Title: DyGASR: Dynamic Generalized Exponential Splatting with Surface Alignment for Accelerated 3D Mesh Reconstruction
• Title（参考訳）: DyGASR:3次元メッシュ再構築のための表面配向を用いた動的一般化指数平滑化
• Authors: Shengchao Zhao, Yundong Li,
• Abstract要約: 従来の3次元ガウス関数の代わりに一般化指数関数を用いて粒子数を減少させるDyGASRを提案する。 また,GSR(Generalized Surface Regularization)を導入し,各点雲の最小のスケーリングベクトルをゼロにする。 提案手法は既存の3DGSベースのメッシュ再構成手法を超越し,25%の高速化,30%のメモリ使用量の削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
• License:
• Abstract: Recent advancements in 3D Gaussian Splatting (3DGS), which lead to high-quality novel view synthesis and accelerated rendering, have remarkably improved the quality of radiance field reconstruction. However, the extraction of mesh from a massive number of minute 3D Gaussian points remains great challenge due to the large volume of Gaussians and difficulty of representation of sharp signals caused by their inherent low-pass characteristics. To address this issue, we propose DyGASR, which utilizes generalized exponential function instead of traditional 3D Gaussian to decrease the number of particles and dynamically optimize the representation of the captured signal. In addition, it is observed that reconstructing mesh with Generalized Exponential Splatting(GES) without modifications frequently leads to failures since the generalized exponential distribution centroids may not precisely align with the scene surface. To overcome this, we adopt Sugar's approach and introduce Generalized Surface Regularization (GSR), which reduces the smallest scaling vector of each point cloud to zero and ensures normal alignment perpendicular to the surface, facilitating subsequent Poisson surface mesh reconstruction. Additionally, we propose a dynamic resolution adjustment strategy that utilizes a cosine schedule to gradually increase image resolution from low to high during the training stage, thus avoiding constant full resolution, which significantly boosts the reconstruction speed. Our approach surpasses existing 3DGS-based mesh reconstruction methods, as evidenced by extensive evaluations on various scene datasets, demonstrating a 25\% increase in speed, and a 30\% reduction in memory usage.
• Abstract（参考訳）: 近年の3Dガウスめっき(3DGS)の進歩により,高画質の新規視像合成と高速レンダリングが実現し,放射界再構成の精度が著しく向上した。 しかし、大量の3次元ガウス点からのメッシュの抽出は、ガウスの量の多さと、その固有の低パス特性に起因するシャープ信号の表現の難しさにより、依然として大きな課題である。 この問題に対処するため,従来の3次元ガウス関数の代わりに一般化指数関数を用いたDyGASRを提案する。 さらに, 一般化指数分布セントロイドは現場表面と正確に一致しないため, 改良を伴わないGESによるメッシュ再構築は, 頻繁に失敗する。 これを解決するために、Sugarのアプローチを採用し、一般化表面規則化(Generalized Surface Regularization, GSR)を導入し、各点雲の最小のスケーリングベクトルをゼロに減らし、表面に対して垂直な通常のアライメントを保証し、その後のPoisson表面メッシュ再構築を容易にする。 さらに,コサインスケジュールを利用した動的解像度調整手法を提案し,トレーニング段階において画像解像度を徐々に低から高に向上させ,一定の完全解像度を回避し,再現速度を大幅に向上させる。 提案手法は既存の3DGSベースのメッシュ再構成手法を超越し,様々なシーンデータセットの広範な評価により,スピードが25倍,メモリ使用量が30倍に向上したことを示す。

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