論文の概要: Improving Geometry in Sparse-View 3DGS via Reprojection-based DoF Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14568v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 06:39:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 18:44:16.019411
• Title: Improving Geometry in Sparse-View 3DGS via Reprojection-based DoF Separation
• Title（参考訳）: 投影型DoF分離によるスパースビュー3DGSの形状改善
• Authors: Yongsung Kim, Minjun Park, Jooyoung Choi, Sungroh Yoon,
• Abstract要約: 最近の学習型マルチビューステレオモデルでは、スパースビュー3次元再構成における最先端性能が実証されている。 本研究では,不確実性の観点から位置対応型DoFを識別する手法として,再プロジェクションに基づくDoF分離を提案する。 ガウシアンの位置のDoFを分離し、対象とする制約を適用することで、幾何学的アーティファクトを効果的に抑制できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.17953057142724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent learning-based Multi-View Stereo models have demonstrated state-of-the-art performance in sparse-view 3D reconstruction. However, directly applying 3D Gaussian Splatting (3DGS) as a refinement step following these models presents challenges. We hypothesize that the excessive positional degrees of freedom (DoFs) in Gaussians induce geometry distortion, fitting color patterns at the cost of structural fidelity. To address this, we propose reprojection-based DoF separation, a method distinguishing positional DoFs in terms of uncertainty: image-plane-parallel DoFs and ray-aligned DoF. To independently manage each DoF, we introduce a reprojection process along with tailored constraints for each DoF. Through experiments across various datasets, we confirm that separating the positional DoFs of Gaussians and applying targeted constraints effectively suppresses geometric artifacts, producing reconstruction results that are both visually and geometrically plausible.
• Abstract（参考訳）: 最近の学習型マルチビューステレオモデルでは、スパースビュー3次元再構成における最先端性能が実証されている。 しかし、3Dガウススプラッティング(3DGS)を直接適用することで、これらのモデルが課題を呈する。 ガウシアンにおける過剰な位置自由度(DoF)は幾何歪みを誘発し、構造的忠実度を犠牲にして色パターンを適合させるという仮説を立てる。 そこで本稿では,画像平面並列型DoFとレイアライメント型DoFという不確実性の観点から位置対応型DoFを識別する手法である,再プロジェクションに基づくDoF分離を提案する。 各DoFを独立に管理するために、各DoFの制約に合わせて再計画プロセスを導入する。 様々なデータセットを対象とした実験により,ガウスのDoFを分離し,対象とする制約を適用することにより,幾何学的アーティファクトを効果的に抑制し,視覚的にも幾何学的にも再現可能な結果が得られることを確認した。

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