論文の概要: MeshSplats: Mesh-Based Rendering with Gaussian Splatting Initialization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07754v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 18:27:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:06:28.109004
• Title: MeshSplats: Mesh-Based Rendering with Gaussian Splatting Initialization
• Title（参考訳）: MeshSplats: ガウススプラッティング初期化によるメッシュベースのレンダリング
• Authors: Rafał Tobiasz, Grzegorz Wilczyński, Marcin Mazur, Sławomir Tadeja, Przemysław Spurek,
• Abstract要約: 本稿では,ガウス的要素をメッシュ面に変換する手法であるMeshSplatsを紹介する。 我々のモデルは変換の直後に利用でき、追加のトレーニングなしでわずかに品質が低下するメッシュが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4543820534430523
• License:
• Abstract: Gaussian Splatting (GS) is a recent and pivotal technique in 3D computer graphics. GS-based algorithms almost always bypass classical methods such as ray tracing, which offers numerous inherent advantages for rendering. For example, ray tracing is able to handle incoherent rays for advanced lighting effects, including shadows and reflections. To address this limitation, we introduce MeshSplats, a method which converts GS to a mesh-like format. Following the completion of training, MeshSplats transforms Gaussian elements into mesh faces, enabling rendering using ray tracing methods with all their associated benefits. Our model can be utilized immediately following transformation, yielding a mesh of slightly reduced quality without additional training. Furthermore, we can enhance the reconstruction quality through the application of a dedicated optimization algorithm that operates on mesh faces rather than Gaussian components. The efficacy of our method is substantiated by experimental results, underscoring its extensive applications in computer graphics and image processing.
• Abstract（参考訳）: Gaussian Splatting (GS) は最近の3Dコンピュータグラフィックスにおける重要な技術である。 GSベースのアルゴリズムはほとんど常にレイトレーシングのような古典的な手法をバイパスする。 例えば、レイトレーシングは、影や反射を含む高度な照明効果のために、非コヒーレントな光を処理できる。 この制限に対処するため,GSをメッシュライクなフォーマットに変換する手法であるMeshSplatsを導入する。 トレーニングの完了後、MeshSplatsはガウス要素をメッシュフェイスに変換することで、関連するすべてのメリットをレイトレーシングメソッドを使ってレンダリング可能にする。 我々のモデルは変換の直後に利用でき、追加のトレーニングなしでわずかに品質が低下するメッシュが得られる。 さらに、ガウス成分ではなくメッシュ面で動作する専用最適化アルゴリズムの適用により、再構成品質を向上させることができる。 提案手法の有効性は実験結果によって実証され,コンピュータグラフィックスや画像処理に広く応用されている。

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