論文の概要: DeSplat: Decomposed Gaussian Splatting for Distractor-Free Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19756v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 15:00:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:44.274453
• Title: DeSplat: Decomposed Gaussian Splatting for Distractor-Free Rendering
• Title（参考訳）: DeSplat: ディトラクタフリーレンダリングのための分割ガウススプレイティング
• Authors: Yihao Wang, Marcus Klasson, Matias Turkulainen, Shuzhe Wang, Juho Kannala, Arno Solin,
• Abstract要約: DeSplatは、ガウスプリミティブのボリュームレンダリングに基づいて、気晴らしと静的なシーン要素を純粋に分離する新しい方法である。 本稿では,3つのベンチマークデータセットに対してDeSplatの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.72451738333928
• License:
• Abstract: Gaussian splatting enables fast novel view synthesis in static 3D environments. However, reconstructing real-world environments remains challenging as distractors or occluders break the multi-view consistency assumption required for accurate 3D reconstruction. Most existing methods rely on external semantic information from pre-trained models, introducing additional computational overhead as pre-processing steps or during optimization. In this work, we propose a novel method, DeSplat, that directly separates distractors and static scene elements purely based on volume rendering of Gaussian primitives. We initialize Gaussians within each camera view for reconstructing the view-specific distractors to separately model the static 3D scene and distractors in the alpha compositing stages. DeSplat yields an explicit scene separation of static elements and distractors, achieving comparable results to prior distractor-free approaches without sacrificing rendering speed. We demonstrate DeSplat's effectiveness on three benchmark data sets for distractor-free novel view synthesis. See the project website at https://aaltoml.github.io/desplat/.
• Abstract（参考訳）: ガウススプラッティングは静的3次元環境における高速な新しいビュー合成を可能にする。 しかし, 現実環境の再構築は, 正確な3次元再構成に必要な多視点整合性の仮定を乱すため, いまだに困難である。 既存のほとんどの手法は、事前訓練されたモデルから外部のセマンティック情報に依存しており、事前処理のステップや最適化の期間中に計算オーバーヘッドを追加する。 そこで本研究では,ガウスプリミティブのボリュームレンダリングに基づいて,ディトラクタと静的シーン要素を直接分離する新しい手法であるDeSplatを提案する。 各カメラビュー内にガウスアンを初期化して、視界特異的なインタプリタを再構成し、静的な3Dシーンとアルファ合成段階のインタプリタを別々にモデル化する。 DeSplatは静的要素とイントラクタを明確に分離し、レンダリング速度を犠牲にすることなく、以前のイントラクタフリーアプローチに匹敵する結果が得られる。 本稿では,3つのベンチマークデータセットに対してDeSplatの有効性を示す。 プロジェクトのWebサイトはhttps://aaltoml.github.io/desplat/にある。

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