論文の概要: Gaussian Object Carver: Object-Compositional Gaussian Splatting with surfaces completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02075v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 01:34:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:42:23.172885
• Title: Gaussian Object Carver: Object-Compositional Gaussian Splatting with surfaces completion
• Title（参考訳）: Gaussian Object Carver:表面完成型オブジェクト合成Gaussian Splatting
• Authors: Liu Liu, Xinjie Wang, Jiaxiong Qiu, Tianwei Lin, Xiaolin Zhou, Zhizhong Su,
• Abstract要約: 3Dシーンの再構築はコンピュータビジョンの基本的な問題である。 本稿では,Gaussian Object Carver (GOC)を紹介した。 GOCは、高品質で柔軟な再構築を実現するために、モノクラー幾何学の先行と多視点幾何学の正規化に富んだ3Dガウススプラッティング(GS)を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.379647695019308
• License:
• Abstract: 3D scene reconstruction is a foundational problem in computer vision. Despite recent advancements in Neural Implicit Representations (NIR), existing methods often lack editability and compositional flexibility, limiting their use in scenarios requiring high interactivity and object-level manipulation. In this paper, we introduce the Gaussian Object Carver (GOC), a novel, efficient, and scalable framework for object-compositional 3D scene reconstruction. GOC leverages 3D Gaussian Splatting (GS), enriched with monocular geometry priors and multi-view geometry regularization, to achieve high-quality and flexible reconstruction. Furthermore, we propose a zero-shot Object Surface Completion (OSC) model, which uses 3D priors from 3d object data to reconstruct unobserved surfaces, ensuring object completeness even in occluded areas. Experimental results demonstrate that GOC improves reconstruction efficiency and geometric fidelity. It holds promise for advancing the practical application of digital twins in embodied AI, AR/VR, and interactive simulation environments.
• Abstract（参考訳）: 3Dシーンの再構築はコンピュータビジョンの基本的な問題である。 近年のNeural Implicit Representations (NIR)の進歩にもかかわらず、既存の手法は編集性や構成の柔軟性に欠けており、高い対話性とオブジェクトレベルの操作を必要とするシナリオでの使用を制限する。 本稿では,新しい,効率的でスケーラブルな3Dシーン再構築フレームワークであるGaussian Object Carver(GOC)を紹介する。 GOCは3Dガウススプラッティング(GS)を活用し、モノクラー幾何学の先行と多視点幾何学の正規化に富み、高品質で柔軟な再構築を実現する。 さらに,3次元オブジェクトデータから3次元先行データを用いて未観測表面を再構成し,隠蔽領域においてもオブジェクトの完全性を確保するゼロショットオブジェクトサーフェス・コンプリート(OSC)モデルを提案する。 実験により,GACは再構成効率と幾何学的忠実度を向上させることが示された。 エンボディされたAI、AR/VR、インタラクティブなシミュレーション環境において、デジタルツインの実践的応用を進めることを約束している。

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