論文の概要: GausSurf: Geometry-Guided 3D Gaussian Splatting for Surface Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19454v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 03:54:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:19:55.528881
• Title: GausSurf: Geometry-Guided 3D Gaussian Splatting for Surface Reconstruction
• Title（参考訳）: GausSurf:表面再構成のための幾何学誘導型3次元ガウススプラッティング
• Authors: Jiepeng Wang, Yuan Liu, Peng Wang, Cheng Lin, Junhui Hou, Xin Li, Taku Komura, Wenping Wang,
• Abstract要約: GausSurfは、テクスチャリッチな領域におけるマルチビュー一貫性と、シーンのテクスチャレスな領域における通常の事前の幾何学的ガイダンスを採用している。 本手法は,再現性や計算時間の観点から,最先端の手法を超越した手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.42244344704154
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting has achieved impressive performance in novel view synthesis with real-time rendering capabilities. However, reconstructing high-quality surfaces with fine details using 3D Gaussians remains a challenging task. In this work, we introduce GausSurf, a novel approach to high-quality surface reconstruction by employing geometry guidance from multi-view consistency in texture-rich areas and normal priors in texture-less areas of a scene. We observe that a scene can be mainly divided into two primary regions: 1) texture-rich and 2) texture-less areas. To enforce multi-view consistency at texture-rich areas, we enhance the reconstruction quality by incorporating a traditional patch-match based Multi-View Stereo (MVS) approach to guide the geometry optimization in an iterative scheme. This scheme allows for mutual reinforcement between the optimization of Gaussians and patch-match refinement, which significantly improves the reconstruction results and accelerates the training process. Meanwhile, for the texture-less areas, we leverage normal priors from a pre-trained normal estimation model to guide optimization. Extensive experiments on the DTU and Tanks and Temples datasets demonstrate that our method surpasses state-of-the-art methods in terms of reconstruction quality and computation time.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splattingは、リアルタイムレンダリング機能を備えた新しいビュー合成において、素晴らしいパフォーマンスを達成した。 しかし、3Dガウシアンを用いた高品質な表面を細部まで再現することは難しい課題である。 本研究では, テクスチャリッチな領域における多視点整合性と, シーンのテクスチャレス領域における通常の先行性から, 幾何学的ガイダンスを取り入れた, 高品質な表面再構成手法であるGausSurfを紹介する。 我々は、シーンを主に2つの主要領域に分けることができることを観察する。 1)テクスチャ豊かで 2) テクスチャのない地域。 テクスチャリッチな領域におけるマルチビュー整合性を実現するため,従来のパッチマッチ型マルチビューステレオ(MVS)アプローチを取り入れて,反復的手法による幾何最適化を導出することにより,再現性の向上を図る。 この方式により、ガウスの最適化とパッチマッチの改良の相互強化が可能となり、再構築結果が大幅に改善され、訓練プロセスが加速される。 一方、テクスチャのない領域では、事前学習された正規推定モデルからの正規先行値を活用して、最適化を導出する。 DTU と Tanks and Temples のデータセットに対する大規模な実験により、我々の手法は再構築の質と計算時間の観点から最先端の手法を超越していることが示された。

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