論文の概要: 3D Gaussian Splatting with Normal Information for Mesh Extraction and Improved Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08370v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 18:40:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:51:53.291528
• Title: 3D Gaussian Splatting with Normal Information for Mesh Extraction and Improved Rendering
• Title（参考訳）: メッシュ抽出とレンダリング改善のための正規情報を用いた3次元ガウススプレイティング
• Authors: Meenakshi Krishnan, Liam Fowl, Ramani Duraiswami,
• Abstract要約: ガウス関数から推定される符号距離関数の勾配を用いた新しい正規化法を提案する。 我々は、Mip-NeRF360、Tamps and Temples、Deep-Blendingなどのデータセットに対するアプローチの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.59572577251833
• License:
• Abstract: Differentiable 3D Gaussian splatting has emerged as an efficient and flexible rendering technique for representing complex scenes from a collection of 2D views and enabling high-quality real-time novel-view synthesis. However, its reliance on photometric losses can lead to imprecisely reconstructed geometry and extracted meshes, especially in regions with high curvature or fine detail. We propose a novel regularization method using the gradients of a signed distance function estimated from the Gaussians, to improve the quality of rendering while also extracting a surface mesh. The regularizing normal supervision facilitates better rendering and mesh reconstruction, which is crucial for downstream applications in video generation, animation, AR-VR and gaming. We demonstrate the effectiveness of our approach on datasets such as Mip-NeRF360, Tanks and Temples, and Deep-Blending. Our method scores higher on photorealism metrics compared to other mesh extracting rendering methods without compromising mesh quality.
• Abstract（参考訳）: 微分可能な3Dガウススプラッティングは、2Dビューのコレクションから複雑なシーンを表現し、高品質なリアルタイムノベルビュー合成を可能にする、効率的で柔軟なレンダリング技術として登場した。 しかし、その測光損失への依存は、特に高い曲率または細部を持つ領域において、不正確に再構成された幾何と抽出されたメッシュに繋がる可能性がある。 本稿では,ガウス関数から推定される符号距離関数の勾配を用いた新しい正規化手法を提案する。 正規監督の正規化は、ビデオ生成、アニメーション、AR-VR、ゲームにおける下流アプリケーションにとって重要な、レンダリングとメッシュ再構成の改善を促進する。 我々は、Mip-NeRF360、Tamps and Temples、Deep-Blendingなどのデータセットに対するアプローチの有効性を実証する。 本手法は,メッシュの品質を損なうことなく,他のメッシュ抽出手法と比較して,フォトリアリズムの指標よりも高いスコアを得る。

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