論文の概要: GeoTexDensifier: Geometry-Texture-Aware Densification for High-Quality Photorealistic 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16809v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 00:25:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:58:30.974747
• Title: GeoTexDensifier: Geometry-Texture-Aware Densification for High-Quality Photorealistic 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: GeoTexDensifier:Geometry-Texture-Aware Densification for High-Quality Photorealistic 3D Gaussian Splatting
• Authors: Hanqing Jiang, Xiaojun Xiang, Han Sun, Hongjie Li, Liyang Zhou, Xiaoyu Zhang, Guofeng Zhang,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は,3Dナビゲーション,VR(Virtual Reality),3Dシミュレーションなど,様々な分野で注目を集めている。 高品質な3DGSの再構成は、実際の幾何学的表面とテクスチャの細部を適合させるために十分なスプラットと適切な分布に依存している。 提案するGeoTexDensifierは,高品質なガウススプラットを再構築するためのジオテクスチャ対応デンシフィケーション戦略である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.859890870048076
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently attracted wide attentions in various areas such as 3D navigation, Virtual Reality (VR) and 3D simulation, due to its photorealistic and efficient rendering performance. High-quality reconstrution of 3DGS relies on sufficient splats and a reasonable distribution of these splats to fit real geometric surface and texture details, which turns out to be a challenging problem. We present GeoTexDensifier, a novel geometry-texture-aware densification strategy to reconstruct high-quality Gaussian splats which better comply with the geometric structure and texture richness of the scene. Specifically, our GeoTexDensifier framework carries out an auxiliary texture-aware densification method to produce a denser distribution of splats in fully textured areas, while keeping sparsity in low-texture regions to maintain the quality of Gaussian point cloud. Meanwhile, a geometry-aware splitting strategy takes depth and normal priors to guide the splitting sampling and filter out the noisy splats whose initial positions are far from the actual geometric surfaces they aim to fit, under a Validation of Depth Ratio Change checking. With the help of relative monocular depth prior, such geometry-aware validation can effectively reduce the influence of scattered Gaussians to the final rendering quality, especially in regions with weak textures or without sufficient training views. The texture-aware densification and geometry-aware splitting strategies are fully combined to obtain a set of high-quality Gaussian splats. We experiment our GeoTexDensifier framework on various datasets and compare our Novel View Synthesis results to other state-of-the-art 3DGS approaches, with detailed quantitative and qualitative evaluations to demonstrate the effectiveness of our method in producing more photorealistic 3DGS models.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は3Dナビゲーション、VR(Virtual Reality)、そして3Dシミュレーションなどの領域において、フォトリアリスティックで効率的なレンダリング性能のために、近年広く注目を集めている。 高品質な3DGSの再構成は、実際の幾何学的表面とテクスチャの細部を適合させるために十分なスプラットと適切な分布に依存しており、これは難しい問題であることが判明した。 ジオテクスディエンシ(GeoTexDensifier)は,ジオテクスチュア・テクスチュア・アウェア・デンシフィケーション・ストラテジーであり,映像の幾何学的構造やテクスチャの豊かさによく適合する高品質なガウススプレートを再構築する。 具体的には,GeoTexDensifierフレームワークは,低テクスチャ領域におけるスプレートの密度分布を高密度に保ちながら,ガウス点雲の品質を維持するための補助的なテクスチャ認識密度化手法を実行する。 一方、幾何学的に認識される分割戦略は、分割サンプリングを誘導するために深さと通常の前処理を踏襲し、初期位置が適合しようとする実際の幾何学的曲面から遠く離れたノイズの多いスプラットを、深さ比変化チェックの検証の下でフィルタリングする。 それまでの比較的単分子的な深さの助けを借りて、幾何学的検証は散在したガウスの最終的なレンダリング品質への影響を効果的に軽減することができる。 テクスチャ・アウェアの密度化と幾何学・アウェアの分割戦略を完全に組み合わせて高品質なガウススプラッツを得る。 我々はGeoTexDensifierフレームワークを様々なデータセット上で実験し、新しいビュー合成結果と最先端の3DGSアプローチを比較し、よりフォトリアリスティックな3DGSモデルを作成する上での手法の有効性を実証するために、詳細な量的および質的な評価を行った。

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