論文の概要: CoMoGaussian: Continuous Motion-Aware Gaussian Splatting from Motion-Blurred Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05332v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 11:18:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 15:56:37.732387
• Title: CoMoGaussian: Continuous Motion-Aware Gaussian Splatting from Motion-Blurred Images
• Title（参考訳）: CoMoGaussian:モーションブラインド画像からの連続的な動きを意識したガウス散乱
• Authors: Jungho Lee, Donghyeong Kim, Dogyoon Lee, Suhwan Cho, Minhyeok Lee, Wonjoon Lee, Taeoh Kim, Dongyoon Wee, Sangyoun Lee,
• Abstract要約: 重要な問題は、露出中の動きによるカメラの動きのぼかしであり、正確な3Dシーンの復元を妨げる。 動き赤画像から正確な3Dシーンを再構成する連続運動対応ガウス版CoMoGaussianを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.08403715388913
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has gained significant attention for their high-quality novel view rendering, motivating research to address real-world challenges. A critical issue is the camera motion blur caused by movement during exposure, which hinders accurate 3D scene reconstruction. In this study, we propose CoMoGaussian, a Continuous Motion-Aware Gaussian Splatting that reconstructs precise 3D scenes from motion-blurred images while maintaining real-time rendering speed. Considering the complex motion patterns inherent in real-world camera movements, we predict continuous camera trajectories using neural ordinary differential equations (ODEs). To ensure accurate modeling, we employ rigid body transformations, preserving the shape and size of the object but rely on the discrete integration of sampled frames. To better approximate the continuous nature of motion blur, we introduce a continuous motion refinement (CMR) transformation that refines rigid transformations by incorporating additional learnable parameters. By revisiting fundamental camera theory and leveraging advanced neural ODE techniques, we achieve precise modeling of continuous camera trajectories, leading to improved reconstruction accuracy. Extensive experiments demonstrate state-of-the-art performance both quantitatively and qualitatively on benchmark datasets, which include a wide range of motion blur scenarios, from moderate to extreme blur.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、高品質な新しいビューレンダリングで注目されており、現実世界の課題に対処するための研究の動機となっている。 重要な問題は、露出中の動きによるカメラの動きのぼかしであり、正確な3Dシーンの復元を妨げる。 本研究では,リアルタイムレンダリング速度を維持しながら,動きブル画像から正確な3Dシーンを再構成する連続運動対応ガウス版CoMoGaussianを提案する。 実世界のカメラ運動に固有の複雑な動きパターンを考慮し、ニューラル常微分方程式(ODE)を用いて連続カメラ軌道を予測する。 高精度なモデリングを実現するため,オブジェクトの形状と大きさを保存しながら,サンプルフレームの離散的な統合に依存した剛体変換を用いる。 動きのぼかしの連続性をよりよく近似するために、学習可能なパラメータを追加して剛性変換を洗練させる連続運動改善(CMR)変換を導入する。 基本カメラ理論を再考し,高度なニューラルODE技術を活用することにより,連続カメラ軌道の正確なモデリングを実現し,再現精度を向上する。 大規模な実験では、中程度から極端なぼかしに至るまで、幅広い動きのぼかしシナリオを含むベンチマークデータセットに対して、定量的かつ質的に最先端のパフォーマンスを実証している。

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