論文の概要: Building Interactable Replicas of Complex Articulated Objects via Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19459v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 10:25:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:55:40.150901
• Title: Building Interactable Replicas of Complex Articulated Objects via Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: ガウススプラッティングによる複合人工物の相互作用可能なレプリカ構築
• Authors: Yu Liu, Baoxiong Jia, Ruijie Lu, Junfeng Ni, Song-Chun Zhu, Siyuan Huang,
• Abstract要約: コンピュータビジョンにおいて、音声で表現されたオブジェクトを構築することが重要な課題である。 既存のメソッドは、しばしば異なるオブジェクト状態間で効果的に情報を統合できない。 3次元ガウスを柔軟かつ効率的な表現として活用する新しいアプローチであるArtGSを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.29782808719301
• License:
• Abstract: Building articulated objects is a key challenge in computer vision. Existing methods often fail to effectively integrate information across different object states, limiting the accuracy of part-mesh reconstruction and part dynamics modeling, particularly for complex multi-part articulated objects. We introduce ArtGS, a novel approach that leverages 3D Gaussians as a flexible and efficient representation to address these issues. Our method incorporates canonical Gaussians with coarse-to-fine initialization and updates for aligning articulated part information across different object states, and employs a skinning-inspired part dynamics modeling module to improve both part-mesh reconstruction and articulation learning. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets, including a new benchmark for complex multi-part objects, demonstrate that ArtGS achieves state-of-the-art performance in joint parameter estimation and part mesh reconstruction. Our approach significantly improves reconstruction quality and efficiency, especially for multi-part articulated objects. Additionally, we provide comprehensive analyses of our design choices, validating the effectiveness of each component to highlight potential areas for future improvement.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおいて、音声で表現されたオブジェクトを構築することが重要な課題である。 既存の手法は、しばしば異なるオブジェクト状態の情報を効果的に統合することができず、特に複雑な複数部分の明瞭なオブジェクトに対して、部分メシュ再構成と部分ダイナミクスモデリングの精度を制限している。 ArtGSは、3Dガウスを柔軟かつ効率的な表現として活用し、これらの問題に対処する新しいアプローチである。 提案手法では,粗大な初期化と異なる対象状態にまたがる調音部分情報の整列を行うための更新を標準ガウスに組み込んでおり,スキンニングインスパイアされたパートダイナミックスモデリングモジュールを用いて,パート・メッシュの再構築と調音学習の両面を改善する。 複合多部オブジェクトのための新しいベンチマークを含む,合成データセットと実世界のデータセットに関する大規模な実験は,ArtGSが関節パラメータ推定と部分メッシュ再構成で最先端のパフォーマンスを達成することを実証している。 提案手法は, 再建の質と効率を著しく向上させる。 さらに、設計選択の総合的な分析を行い、各コンポーネントの有効性を検証し、今後の改善の可能性を強調します。

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