論文の概要: SuperGaussians: Enhancing Gaussian Splatting Using Primitives with Spatially Varying Colors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18966v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 07:36:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:18:36.769866
• Title: SuperGaussians: Enhancing Gaussian Splatting Using Primitives with Spatially Varying Colors
• Title（参考訳）: SuperGaussian:空間的に異なる色を持つプリミティブを用いたガウス的スプレイティングの強化
• Authors: Rui Xu, Wenyue Chen, Jiepeng Wang, Yuan Liu, Peng Wang, Lin Gao, Shiqing Xin, Taku Komura, Xin Li, Wenping Wang,
• Abstract要約: 空間的に異なる色と不透明度を1つのガウスプリミティブに利用して表現能力を向上するSuperGaussianと呼ばれる新しい手法を提案する。 我々は、空間的に異なる機能として、バイリニア、可動カーネル、さらには小さなニューラルネットワークを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.54964131894217
• License:
• Abstract: Gaussian Splattings demonstrate impressive results in multi-view reconstruction based on Gaussian explicit representations. However, the current Gaussian primitives only have a single view-dependent color and an opacity to represent the appearance and geometry of the scene, resulting in a non-compact representation. In this paper, we introduce a new method called SuperGaussians that utilizes spatially varying colors and opacity in a single Gaussian primitive to improve its representation ability. We have implemented bilinear interpolation, movable kernels, and even tiny neural networks as spatially varying functions. Quantitative and qualitative experimental results demonstrate that all three functions outperform the baseline, with the best movable kernels achieving superior novel view synthesis performance on multiple datasets, highlighting the strong potential of spatially varying functions.
• Abstract（参考訳）: ガウス的スプラッティングは、ガウス的明示的な表現に基づく多視点再構成において印象的な結果を示す。 しかし、現在のガウスのプリミティブは、シーンの外観と幾何学を表現するために単一のビュー依存の色と不透明さしか持たず、非コンパクトな表現をもたらす。 本稿では,空間的に異なる色と不透明度を1つのガウスプリミティブに利用して表現能力を向上するSuperGaussianと呼ばれる新しい手法を提案する。 我々は、空間的に異なる関数として、双線形補間、可動カーネル、さらには小さなニューラルネットワークを実装した。 定量的および定性的な実験結果から、全ての3つの関数がベースラインよりも優れており、最も優れた可動カーネルは複数のデータセット上で優れた新規ビュー合成性能を達成し、空間的に変化する関数の強いポテンシャルを浮き彫りにしている。

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