論文の概要: GSurf: 3D Reconstruction via Signed Distance Fields with Direct Gaussian Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15723v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 05:55:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:20:57.632663
• Title: GSurf: 3D Reconstruction via Signed Distance Fields with Direct Gaussian Supervision
• Title（参考訳）: GSurf:Gaussian Supervisionによるサイン付き距離場による3次元再構成
• Authors: Xu Baixin, Hu Jiangbei, Li Jiaze, He Ying,
• Abstract要約: マルチビュー画像からの表面再構成は3次元視覚における中核的な課題である。 近年, ニューラル・レージアンス・フィールド(NeRF)内のサイン付き距離場(SDF)を探索し, 高忠実な表面再構成を実現している。 本稿では,ガウス原始体から直接符号付き距離場を学習する新しいエンドツーエンド手法であるGSurfを紹介する。 GSurfは、VolSDFやNeuSといったニューラルな暗黙的表面法に匹敵する3D再構成品質を提供しながら、高速なトレーニングとレンダリングの速度を達成する。
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• Abstract: Surface reconstruction from multi-view images is a core challenge in 3D vision. Recent studies have explored signed distance fields (SDF) within Neural Radiance Fields (NeRF) to achieve high-fidelity surface reconstructions. However, these approaches often suffer from slow training and rendering speeds compared to 3D Gaussian splatting (3DGS). Current state-of-the-art techniques attempt to fuse depth information to extract geometry from 3DGS, but frequently result in incomplete reconstructions and fragmented surfaces. In this paper, we introduce GSurf, a novel end-to-end method for learning a signed distance field directly from Gaussian primitives. The continuous and smooth nature of SDF addresses common issues in the 3DGS family, such as holes resulting from noisy or missing depth data. By using Gaussian splatting for rendering, GSurf avoids the redundant volume rendering typically required in other GS and SDF integrations. Consequently, GSurf achieves faster training and rendering speeds while delivering 3D reconstruction quality comparable to neural implicit surface methods, such as VolSDF and NeuS. Experimental results across various benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our method in producing high-fidelity 3D reconstructions.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー画像からの表面再構成は3次元視覚における中核的な課題である。 近年, ニューラル・レージアンス・フィールド(NeRF)内のサイン付き距離場(SDF)を探索し, 高忠実な表面再構成を実現している。 しかしながら、これらのアプローチは3Dガウススプラッティング(3DGS)と比較して遅いトレーニングとレンダリングの速度に悩まされることが多い。 現在の最先端技術は、深度情報を融合して3DGSから幾何を抽出しようとするが、しばしば不完全な再構成と断片化された表面をもたらす。 本稿では,ガウス原始体から直接符号付き距離場を学習する新しいエンドツーエンド手法であるGSurfを紹介する。 SDFの連続的かつ滑らかな性質は、3DGSファミリーの一般的な問題に対処する。 レンダリングにガウススプラッティングを使用することで、GSurfは他のGSやSDFの統合で通常必要とされる冗長なボリュームレンダリングを避けることができる。 その結果、GSurfは、VolSDFやNeuSといったニューラルな暗黙的表面法に匹敵する3D再構成品質を提供しながら、高速なトレーニングとレンダリングの速度を達成する。 各種ベンチマークデータを用いた実験結果から,高忠実度3次元再構成における本手法の有効性が示された。

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