論文の概要: 3D Convex Splatting: Radiance Field Rendering with 3D Smooth Convexes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14974v2
• Date: Tue, 26 Nov 2024 07:59:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:35:52.016558
• Title: 3D Convex Splatting: Radiance Field Rendering with 3D Smooth Convexes
• Title（参考訳）: 3次元凸スプレイティング:3次元平滑凸を用いた放射場レンダリング
• Authors: Jan Held, Renaud Vandeghen, Abdullah Hamdi, Adrien Deliege, Anthony Cioppa, Silvio Giancola, Andrea Vedaldi, Bernard Ghanem, Marc Van Droogenbroeck,
• Abstract要約: 多視点画像から幾何学的に有意な放射場をモデル化するためのプリミティブとして3次元滑らかな凸を利用した3次元凸法(3DCS)を提案する。 3DCSは、MipNeizer, Tanks and Temples, Deep Blendingなどのベンチマークで、3DGSよりも優れたパフォーマンスを実現している。 本結果は,高品質なシーン再構築のための新しい標準となる3Dコンベクシングの可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.01284850604495
• License:
• Abstract: Recent advances in radiance field reconstruction, such as 3D Gaussian Splatting (3DGS), have achieved high-quality novel view synthesis and fast rendering by representing scenes with compositions of Gaussian primitives. However, 3D Gaussians present several limitations for scene reconstruction. Accurately capturing hard edges is challenging without significantly increasing the number of Gaussians, creating a large memory footprint. Moreover, they struggle to represent flat surfaces, as they are diffused in space. Without hand-crafted regularizers, they tend to disperse irregularly around the actual surface. To circumvent these issues, we introduce a novel method, named 3D Convex Splatting (3DCS), which leverages 3D smooth convexes as primitives for modeling geometrically-meaningful radiance fields from multi-view images. Smooth convex shapes offer greater flexibility than Gaussians, allowing for a better representation of 3D scenes with hard edges and dense volumes using fewer primitives. Powered by our efficient CUDA-based rasterizer, 3DCS achieves superior performance over 3DGS on benchmarks such as Mip-NeRF360, Tanks and Temples, and Deep Blending. Specifically, our method attains an improvement of up to 0.81 in PSNR and 0.026 in LPIPS compared to 3DGS while maintaining high rendering speeds and reducing the number of required primitives. Our results highlight the potential of 3D Convex Splatting to become the new standard for high-quality scene reconstruction and novel view synthesis. Project page: convexsplatting.github.io.
• Abstract（参考訳）: 3Dガウス・スプラッティング(3DGS)のような放射界再構成の最近の進歩は、ガウス原始体の構成でシーンを表現することによって、高品質なノベルビュー合成と高速レンダリングを実現している。 しかし、3Dガウシアンには、シーン再構築のいくつかの制限がある。 ハードエッジを正確にキャプチャすることは、ガウスの数を著しく増やさずに困難であり、大きなメモリフットプリントを生み出します。 さらに、平らな表面を表すのに苦労し、空間に拡散している。 手作りの正規化器がなければ、実際の表面に不規則に分散する傾向がある。 これらの問題を回避するために,多視点画像から幾何学的に有意な放射場をモデル化するためのプリミティブとして3次元滑らかな凸を利用した3次元凸平滑化法(3DCS)を提案する。 滑らかな凸形状はガウシアンよりも柔軟性が高く、より少ないプリミティブを用いて、硬いエッジと密度の高いボリュームを持つ3Dシーンをよりよく表現することができる。 効率的なCUDAベースのラスタライザにより、3DCSは、Mip-NeRF360、Tamps and Temples、Deep Blendingなどのベンチマークにおいて、3DGSよりも優れたパフォーマンスを実現している。 具体的には,PSNRが最大0.81,LPIPSが0.026,高いレンダリング速度が維持され,必要なプリミティブの数が削減された。 本研究は,高品質なシーン再構成と新しいビュー合成のための新しい標準となる3Dコンベックス・スプラッティングの可能性を強調した。 プロジェクトページ: convexsplatting.github.io

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