論文の概要: SweepEvGS: Event-Based 3D Gaussian Splatting for Macro and Micro Radiance Field Rendering from a Single Sweep
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11579v1
- Date: Mon, 16 Dec 2024 09:09:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:56:58.325322
- Title: SweepEvGS: Event-Based 3D Gaussian Splatting for Macro and Micro Radiance Field Rendering from a Single Sweep
- Title（参考訳）: SweepEvGS: 単一スウィープからのマクロ・マイクロ放射場レンダリングのためのイベントベース3Dガウススプレイティング
- Authors: Jingqian Wu, Shuo Zhu, Chutian Wang, Boxin Shi, Edmund Y. Lam,
- Abstract要約: SweepEvGSは、イベントカメラを活用して、単一のスイープから堅牢で正確な新しいビュー合成を行う、新しいハードウェア統合手法である。
SweepEvGSの強靭性と効率性は,3つの異なる画像環境における実験により検証した。
以上の結果から,SweepEvGSは視覚的レンダリング品質,レンダリング速度,計算効率において,既存の手法を超越していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.34647667445792
- License:
- Abstract: Recent advancements in 3D Gaussian Splatting (3D-GS) have demonstrated the potential of using 3D Gaussian primitives for high-speed, high-fidelity, and cost-efficient novel view synthesis from continuously calibrated input views. However, conventional methods require high-frame-rate dense and high-quality sharp images, which are time-consuming and inefficient to capture, especially in dynamic environments. Event cameras, with their high temporal resolution and ability to capture asynchronous brightness changes, offer a promising alternative for more reliable scene reconstruction without motion blur. In this paper, we propose SweepEvGS, a novel hardware-integrated method that leverages event cameras for robust and accurate novel view synthesis across various imaging settings from a single sweep. SweepEvGS utilizes the initial static frame with dense event streams captured during a single camera sweep to effectively reconstruct detailed scene views. We also introduce different real-world hardware imaging systems for real-world data collection and evaluation for future research. We validate the robustness and efficiency of SweepEvGS through experiments in three different imaging settings: synthetic objects, real-world macro-level, and real-world micro-level view synthesis. Our results demonstrate that SweepEvGS surpasses existing methods in visual rendering quality, rendering speed, and computational efficiency, highlighting its potential for dynamic practical applications.
- Abstract（参考訳）: 近年の3Dガウススプラッティング(3D-GS)の進歩は、3Dガウスプリミティブを高速・高忠実・コスト効率の新規ビュー合成に活用する可能性を示している。
しかし、従来の手法では高フレームレートの高密度かつ高画質のシャープイメージが必要であり、特に動的環境において、撮影には時間がかかり非効率である。
イベントカメラは、時間分解能が高く、非同期の明るさ変化を捉えることができる。
本稿では,SweepEvGSを提案する。SweepEvGSは,イベントカメラを利用したハードウェア統合方式で,複数の画像環境をまたがって,堅牢で正確な新しいビュー合成を実現する。
SweepEvGSは、単一のカメラスイープ中にキャプチャされた密集したイベントストリームを備えた初期静的フレームを使用して、詳細なシーンビューを効果的に再構築する。
また、実世界のデータ収集と将来の研究のための評価のための様々な実世界のハードウェアイメージングシステムについても紹介する。
我々は,SweepEvGSの強靭性と効率を,合成オブジェクト,実世界マクロレベル,実世界マイクロレベルビュー合成という3つの異なる画像環境の実験を通して検証した。
以上の結果から,SweepEvGSは視覚的レンダリング品質,レンダリング速度,計算効率において既存の手法を超越し,動的実用的な応用の可能性を強調した。
関連論文リスト
- High-Speed Dynamic 3D Imaging with Sensor Fusion Splatting [15.309934457166394]
高速なダイナミック3Dシーンのキャプチャと再構成は、コンピュータグラフィックス、ビジョン、ロボット工学、空気力学、進化生物学などの学際分野に多くの応用がある。
従来のRGBカメラはフレームレートが低く、露出時間が限られ、ベースラインが狭い。
本稿では,RGB,深度,イベントカメラを組み合わせて高速でシーンを撮影・再構成するガウススプラッティングを用いた新しいセンサ融合手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-07T03:17:31Z) - Learning Radiance Fields from a Single Snapshot Compressive Image [18.548244681485922]
Snapshot Compressive Imaging (SCI) 法による1つの時間圧縮画像から基礎となる3次元シーン構造を復元する。
我々は,SCINeRFのトレーニングの一環として,SCIの物理像過程を定式化するSCINeRFを提案する。
さらに,一般的な3Dガウス・スプレイティング(3DGS)フレームワークを統合し,3Dシーンの再現品質とトレーニング・レンダリング速度を改善するためのSCISplatを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-27T06:40:44Z) - GS-Blur: A 3D Scene-Based Dataset for Realistic Image Deblurring [50.72230109855628]
本稿では,新しい手法を用いて合成されたリアルなぼやけた画像のデータセットであるGS-Blurを提案する。
まず,3Dガウス・スプレイティング(3DGS)を用いて多視点画像から3Dシーンを再構成し,ランダムに生成された運動軌跡に沿ってカメラビューを移動させてぼやけた画像を描画する。
GS-Blurの再構築に様々なカメラトラジェクトリを採用することで、我々のデータセットは現実的で多様な種類のぼかしを含み、現実世界のぼかしをうまく一般化する大規模なデータセットを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T06:17:16Z) - ViewCrafter: Taming Video Diffusion Models for High-fidelity Novel View Synthesis [63.169364481672915]
単一またはスパース画像からジェネリックシーンの高忠実な新規ビューを合成する新しい方法である textbfViewCrafter を提案する。
提案手法は,映像拡散モデルの強力な生成能力と,ポイントベース表現によって提供される粗い3D手がかりを利用して高品質な映像フレームを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-03T16:53:19Z) - SpikeGS: 3D Gaussian Splatting from Spike Streams with High-Speed Camera Motion [46.23575738669567]
新しいビュー合成は、3Dシーンのマルチビュー画像から新しい2Dレンダリングを生成することで重要な役割を果たす。
高フレームレートの高密度3D再構成は、現実世界の物体やシーンの詳細なモデリングを可能にする重要な技術として現れる。
スパイクカメラは、新しいタイプのニューロモルフィックセンサーであり、超高時間分解能でシーンを継続的に記録する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-14T03:19:30Z) - EvaGaussians: Event Stream Assisted Gaussian Splatting from Blurry Images [36.91327728871551]
3次元ガウススプラッティング(3D-GS)は、3次元シーン再構成と新しいビュー合成において例外的な機能を示した。
本稿では,イベントストリーム支援型ガウシアンスプラッティング(EvaGaussians)について紹介する。これは,イベントカメラがキャプチャしたイベントストリームを統合して,ぼやけた画像から高品質な3D-GSを再構築する手法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T04:59:27Z) - Gaussian Splatting on the Move: Blur and Rolling Shutter Compensation for Natural Camera Motion [25.54868552979793]
本稿では,カメラの動きに適応し,手持ち映像データを用いた高品質なシーン再構成を実現する手法を提案する。
合成データと実データの両方を用いて、既存の手法よりもカメラの動きを軽減できる性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T06:19:41Z) - GGRt: Towards Pose-free Generalizable 3D Gaussian Splatting in Real-time [112.32349668385635]
GGRtは、現実のカメラポーズの必要性を軽減する、一般化可能な新しいビュー合成のための新しいアプローチである。
最初のポーズフリーの一般化可能な3D-GSフレームワークとして、GGRtは$ge$5 FPSで、リアルタイムレンダリングは$ge$100 FPSで実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-15T09:47:35Z) - Neural 3D Reconstruction in the Wild [86.6264706256377]
そこで我々は,インターネット写真コレクションから効率よく高精度な表面再構成を実現する新しい手法を提案する。
そこで本研究では,これらのシーンにおける再構成性能を評価するための新しいベンチマークとプロトコルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-25T17:59:53Z) - Urban Radiance Fields [77.43604458481637]
本研究では,都市屋外環境における世界地図作成によく利用されるスキャニングプラットフォームによって収集されたデータから3次元再構成と新しいビュー合成を行う。
提案手法は、制御された環境下での小さなシーンのための現実的な新しい画像の合成を実証したニューラルラジアンス場を拡張している。
これら3つのエクステンションはそれぞれ、ストリートビューデータの実験において、大幅なパフォーマンス改善を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-29T15:58:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。