論文の概要: StableGS: A Floater-Free Framework for 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18458v3
- Date: Mon, 04 Aug 2025 02:46:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 14:07:56.499308
- Title: StableGS: A Floater-Free Framework for 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: StableGS: 3Dガウス平滑化のためのフロアフリーフレームワーク
- Authors: Luchao Wang, Qian Ren, Kaimin Liao, Hua Wang, Zhi Chen, Yaohua Tang,
- Abstract要約: 3D Gaussian Splatting(3DGS)の復元は、その幾何学的および視覚的忠実さを低下させるスタバボーンフローター(stbborn floater)のアーティファクトに悩まされている。
最終的な外観レンダリングから幾何正規化を分離する新しいフレームワークであるStableGSを提案する。
複数のベンチマークの実験では、StableGSはフローターを除去するだけでなく、一般的なぼやけたアーチファクトのトレードオフも解決している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.935869165752283
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) reconstructions are plagued by stubborn ``floater" artifacts that degrade their geometric and visual fidelity. We are the first to reveal the root cause: a fundamental conflict in the 3DGS optimization process where the opacity gradients of floaters vanish when their blended color reaches a pseudo-equilibrium of canceling errors against the background, trapping them in a spurious local minimum. To resolve this, we propose StableGS, a novel framework that decouples geometric regularization from final appearance rendering. Its core is a Dual Opacity architecture that creates two separate rendering paths: a ``Geometric Regularization Path" to bear strong depth-based constraints for structural correctness, and an ``Appearance Refinement Path" to generate high-fidelity details upon this stable foundation. We complement this with a synergistic set of geometric constraints: a self-supervised depth consistency loss and an external geometric prior enabled by our efficient global scale optimization algorithm. Experiments on multiple benchmarks show StableGS not only eliminates floaters but also resolves the common blur-artifact trade-off, achieving state-of-the-art geometric accuracy and visual quality.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) の再構築は、その幾何学的および視覚的忠実性を低下させる頑健な「花」のアーチファクトに悩まされている。我々は、その根本原因を明らかにする最初のものである。この3DGS最適化プロセスにおいて、ブレンドされた色の不透明度勾配が、背景に対してエラーをキャンセルする擬似平衡に達したときに消滅する3DGS最適化プロセスにおける基本的な矛盾である。これを解決するために、幾何学的規則化を最終的な外観レンダリングから切り離す新しいフレームワークであるStableGSを提案する。その中核は、2つの別々のレンダリングパスを生成するデュアルオパチーティアーキテクチャであり、構造的正しさに対する強い制約を持つ。
我々はこれを、自己教師付き深度一貫性損失と、効率的なグローバルスケール最適化アルゴリズムによって実現された外部幾何学的事前損失という、相乗的な幾何的制約セットで補完する。
複数のベンチマークの実験では、StableGSはフローターを除去するだけでなく、一般的なぼやけたアーチファクトのトレードオフを解決し、最先端の幾何学的精度と視覚的品質を実現している。
関連論文リスト
- DET-GS: Depth- and Edge-Aware Regularization for High-Fidelity 3D Gaussian Splatting [5.759434800012218]
3D Gaussian Splatting (3DGS) は、効率的かつ高忠実な新規なビュー合成の分野において重要な進歩を示している。
既存の手法はしばしば非局所的な深さ正規化に依存しており、微細な構造を捉えることができない。
本稿では,3次元ガウス平滑化のための深度とエッジ認識の統一正規化フレームワークであるDET-GSを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-06T05:37:26Z) - TVG-SLAM: Robust Gaussian Splatting SLAM with Tri-view Geometric Constraints [22.121665995381324]
TVG-SLAMはRGBのみの堅牢な3DGS SLAMシステムである。
本手法はロバスト性を向上し,平均的絶対軌道誤差(ATE)を69.0%削減し,最先端のレンダリング品質を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-29T12:31:05Z) - Steepest Descent Density Control for Compact 3D Gaussian Splatting [72.54055499344052]
3D Gaussian Splatting (3DGS)は、強力なリアルタイム高解像度ノベルビューとして登場した。
本稿では,3DGSの密度制御をデミストし,改良する理論的枠組みを提案する。
我々はSteepGSを導入し、コンパクトな点雲を維持しながら損失を最小限に抑える原則的戦略である、最も急な密度制御を取り入れた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-08T18:41:38Z) - Diffusion-Guided Gaussian Splatting for Large-Scale Unconstrained 3D Reconstruction and Novel View Synthesis [22.767866875051013]
本稿では,現行手法の限界に対処する多視点拡散モデルを用いて,新しい3DGSフレームワークであるGS-Diffを提案する。
マルチビュー入力に条件付き擬似観測を生成することにより、制約の少ない3次元再構成問題をよく表されたものに変換する。
4つのベンチマークの実験では、GS-Diffは最先端のベースラインをかなりのマージンで一貫して上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-02T17:59:46Z) - CDGS: Confidence-Aware Depth Regularization for 3D Gaussian Splatting [5.8678184183132265]
CDGSは3DGSを強化するために開発された信頼性を考慮した深度正規化手法である。
我々は,単眼深度推定のマルチキュー信頼マップと,運動深度からのスパース構造を適応的に調整するために活用する。
本手法は,初期訓練段階における幾何ディテールの保存性を向上し,NVSの品質と幾何精度の両面での競争性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-20T16:12:13Z) - GSGTrack: Gaussian Splatting-Guided Object Pose Tracking from RGB Videos [18.90495041083675]
本稿では,新しいRGBベースのポーズトラッキングフレームワークであるGSGTrackを紹介する。
トラッキング中のノイズに過度に敏感な画素ワイド損失の問題に対処するために,物体のシルエット損失を提案する。
OnePoseとHO3Dの実験では、6DoFのポーズトラッキングとオブジェクト再構成の両方においてGSGTrackの有効性が示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-03T08:38:44Z) - MonoGSDF: Exploring Monocular Geometric Cues for Gaussian Splatting-Guided Implicit Surface Reconstruction [84.07233691641193]
高品質な再構成のための神経信号距離場(SDF)とプリミティブを結合する新しい手法であるMonoGSDFを紹介する。
任意のスケールのシーンを扱うために,ロバストな一般化のためのスケーリング戦略を提案する。
実世界のデータセットの実験は、効率を保ちながら、以前の方法よりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-25T20:07:07Z) - Beyond Gaussians: Fast and High-Fidelity 3D Splatting with Linear Kernels [51.08794269211701]
本稿では,ガウスカーネルを線形カーネルに置き換えて,よりシャープで高精度な結果を得る3Dリニアスティング(DLS)を提案する。
3DLSは、最先端の忠実さと正確さを示し、ベースライン3DGSよりも30%のFPS改善を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-19T11:59:54Z) - GUS-IR: Gaussian Splatting with Unified Shading for Inverse Rendering [83.69136534797686]
GUS-IRは、粗く光沢のある表面を特徴とする複雑なシーンの逆レンダリング問題に対処するために設計された新しいフレームワークである。
本稿では、逆レンダリング、フォワードシェーディング、遅延シェーディングに広く使われている2つの顕著なシェーディング技術を分析し、比較することから始める。
両手法の利点を組み合わせた統合シェーディングソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-12T01:51:05Z) - CityGaussianV2: Efficient and Geometrically Accurate Reconstruction for Large-Scale Scenes [53.107474952492396]
CityGaussianV2は大規模なシーン再構築のための新しいアプローチである。
分解段階の密度化・深さ回帰手法を実装し, ぼやけたアーチファクトを除去し, 収束を加速する。
本手法は, 視覚的品質, 幾何学的精度, ストレージ, トレーニングコストの両立を図っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-01T17:59:31Z) - GeoSplatting: Towards Geometry Guided Gaussian Splatting for Physically-based Inverse Rendering [69.67264955234494]
GeoSplattingは、3DGSを精密な光輸送モデリングのための明確な幾何学的ガイダンスで拡張する新しいアプローチである。
最適化可能なメッシュから表面積の3DGSを微分的に構築することにより、明確に定義されたメッシュ正規と不透明なメッシュ表面を利用する。
この強化により、3DGSの効率性と高品質なレンダリング能力を保ちながら、正確な材料分解が保証される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T17:57:07Z) - PF3plat: Pose-Free Feed-Forward 3D Gaussian Splatting [54.7468067660037]
PF3platは、設計選択を検証した包括的なアブレーション研究によってサポートされた、すべてのベンチマークに新しい最先端を設定します。
本フレームワークは,3DGSの高速,スケーラビリティ,高品質な3D再構成とビュー合成機能を活用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-29T15:28:15Z) - Implicit Gaussian Splatting with Efficient Multi-Level Tri-Plane Representation [45.582869951581785]
Implicit Gaussian Splatting (IGS)は、明示的なポイントクラウドと暗黙的な機能埋め込みを統合する革新的なハイブリッドモデルである。
本稿では,空間正規化を具体化したレベルベースプログレッシブトレーニング手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、数MBしか使用せず、ストレージ効率とレンダリング忠実さを効果的にバランスして、高品質なレンダリングを実現することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T14:34:17Z) - Geometry-Aware Score Distillation via 3D Consistent Noising and Gradient Consistency Modeling [31.945761751215134]
我々は,3次元一貫したノイズ発生,幾何に基づく勾配のゆらぎ,新しい勾配のゆらぎの損失を導入する。
我々は,テキスト・ツー・3次元生成タスクにおける幾何学的不整合を最小限のコストで解決し,既存のスコア蒸留モデルとの整合性を実現した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T14:58:17Z) - Improving Gaussian Splatting with Localized Points Management [52.009874685460694]
局所的点管理(LPM)は、点加算と幾何校正の両方を最大限に必要としながら、これらの誤り貢献ゾーンを特定することができる。
LPMは特定されたゾーンに点密度を適用し、これらの領域の前にある点の不透明度をリセットし、不適切な点を修正する新しい機会を生み出す。
特に、LPMは静的3DGSとダイナミックなSpaceTimeGSの両方を改善して、リアルタイム速度を維持しながら最先端のレンダリング品質を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T16:55:07Z) - GEOcc: Geometrically Enhanced 3D Occupancy Network with Implicit-Explicit Depth Fusion and Contextual Self-Supervision [49.839374549646884]
本稿では,視覚のみのサラウンドビュー知覚に適したジオメトリ強化OccupancyネットワークであるGEOccについて述べる。
提案手法は,Occ3D-nuScenesデータセット上で,画像解像度が最小で,画像バックボーンが最大である状態-Of-The-Art性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-17T07:31:20Z) - SAGS: Structure-Aware 3D Gaussian Splatting [53.6730827668389]
本研究では,シーンの形状を暗黙的に符号化する構造認識型ガウス散乱法(SAGS)を提案する。
SAGSは、最先端のレンダリング性能と、ベンチマークノベルビュー合成データセットのストレージ要件の削減を反映している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-29T23:26:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。