論文の概要: HybridGS: Decoupling Transients and Statics with 2D and 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03844v2
• Date: Tue, 10 Dec 2024 04:59:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 10:56:16.920264
• Title: HybridGS: Decoupling Transients and Statics with 2D and 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: HybridGS:2Dと3Dのガウススプレイティングによるトランジェントとスタティックの分離
• Authors: Jingyu Lin, Jiaqi Gu, Lubin Fan, Bojian Wu, Yujing Lou, Renjie Chen, Ligang Liu, Jieping Ye,
• Abstract要約: 画像ごとの過渡的対象に対して2次元ガウスアンを用いて,ハイブリッドGSと呼ばれる新しいハイブリッド表現を提案する。 また、ロバストなトレーニングと高品質なビュー合成を実現するために、単純かつ効果的なマルチステージトレーニング戦略を提案する。 ベンチマークデータセットを用いた実験は、室内および屋外の両方のシーンにおいて、新しいビュー合成の最先端性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.67153284714988
• License:
• Abstract: Generating high-quality novel view renderings of 3D Gaussian Splatting (3DGS) in scenes featuring transient objects is challenging. We propose a novel hybrid representation, termed as HybridGS, using 2D Gaussians for transient objects per image and maintaining traditional 3D Gaussians for the whole static scenes. Note that, the 3DGS itself is better suited for modeling static scenes that assume multi-view consistency, but the transient objects appear occasionally and do not adhere to the assumption, thus we model them as planar objects from a single view, represented with 2D Gaussians. Our novel representation decomposes the scene from the perspective of fundamental viewpoint consistency, making it more reasonable. Additionally, we present a novel multi-view regulated supervision method for 3DGS that leverages information from co-visible regions, further enhancing the distinctions between the transients and statics. Then, we propose a straightforward yet effective multi-stage training strategy to ensure robust training and high-quality view synthesis across various settings. Experiments on benchmark datasets show our state-of-the-art performance of novel view synthesis in both indoor and outdoor scenes, even in the presence of distracting elements.
• Abstract（参考訳）: 過渡的な物体を含むシーンにおける3Dガウススティング(3DGS)の高品質なノベルビューレンダリングの生成は困難である。 画像ごとの過渡的なオブジェクトに対して2Dガウスアンを用い,静的なシーン全体に対して従来の3Dガウスアンを維持しながら,ハイブリッドGSと呼ばれる新しいハイブリッド表現を提案する。 3DGS自体は、マルチビューの一貫性を前提とした静的なシーンのモデリングに適しているが、過渡的なオブジェクトは時々現れ、仮定に従わないため、単一のビューから平面オブジェクトとしてモデル化し、2Dガウスで表現する。 我々の新しい表現は、基本的な視点の整合性の観点からシーンを分解し、より合理的にする。 さらに,コビジュアライズ可能な領域からの情報を活用し,過渡性と静的性の区別をさらに強化する3DGSの多視点制御監視手法を提案する。 そこで我々は,様々な環境において,堅牢な学習と高品質なビュー合成を実現するための,単純かつ効果的な多段階学習戦略を提案する。 ベンチマークデータセットを用いた実験では、邪魔な要素が存在する場合でも、屋内と屋外の両方のシーンにおいて、新しいビュー合成の最先端のパフォーマンスが示されている。

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