論文の概要: NexusGS: Sparse View Synthesis with Epipolar Depth Priors in 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18794v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 15:40:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:35:30.748000
• Title: NexusGS: Sparse View Synthesis with Epipolar Depth Priors in 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: NexusGS:3次元ガウススプラッティングにおけるエピポーラ深さ前駆体を用いたスパースビュー合成
• Authors: Yulong Zheng, Zicheng Jiang, Shengfeng He, Yandu Sun, Junyu Dong, Huaidong Zhang, Yong Du,
• Abstract要約: スパースビュー画像からの新規なビュー合成を促進する3DGSベースのアプローチであるNexusGSを提案する。 本手法では3DGSを高密度点雲で初期化する新しい点雲密度化戦略を導入する。 実験によると、NexusGSは深度精度とレンダリング品質を著しく向上し、最先端の手法をかなり上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.18382361038417
• License:
• Abstract: Neural Radiance Field (NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS) have noticeably advanced photo-realistic novel view synthesis using images from densely spaced camera viewpoints. However, these methods struggle in few-shot scenarios due to limited supervision. In this paper, we present NexusGS, a 3DGS-based approach that enhances novel view synthesis from sparse-view images by directly embedding depth information into point clouds, without relying on complex manual regularizations. Exploiting the inherent epipolar geometry of 3DGS, our method introduces a novel point cloud densification strategy that initializes 3DGS with a dense point cloud, reducing randomness in point placement while preventing over-smoothing and overfitting. Specifically, NexusGS comprises three key steps: Epipolar Depth Nexus, Flow-Resilient Depth Blending, and Flow-Filtered Depth Pruning. These steps leverage optical flow and camera poses to compute accurate depth maps, while mitigating the inaccuracies often associated with optical flow. By incorporating epipolar depth priors, NexusGS ensures reliable dense point cloud coverage and supports stable 3DGS training under sparse-view conditions. Experiments demonstrate that NexusGS significantly enhances depth accuracy and rendering quality, surpassing state-of-the-art methods by a considerable margin. Furthermore, we validate the superiority of our generated point clouds by substantially boosting the performance of competing methods. Project page: https://usmizuki.github.io/NexusGS/.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)と3Dガウス・スプレイティング(3DGS)は、密集した空間のカメラ視点からの画像を用いて、顕著に高度なフォトリアリスティックなノベルビュー合成を行う。 しかし、これらの手法は監督が限られているため、数発のシナリオで苦労する。 本稿では, 複雑な手動正規化に頼ることなく, 深度情報を点雲に直接埋め込むことにより, スパースビュー画像からの新規ビュー合成を促進する3DGSベースのNexusGSを提案する。 提案手法は, 3DGSの固有極性幾何を探索し, 3DGSを高密度点雲で初期化し, 点配置におけるランダム性を低減し, 過度な平滑化や過度適合を防止できる新しい点雲密度化戦略を提案する。 特にNexusGSは,エピポーラ深さNexus,フローレジリエント深さBlending,フローフィルタ深さPruningの3つの重要なステップで構成されている。 これらのステップは光学フローとカメラのポーズを利用して正確な深度マップを計算し、光学フローに付随する不正確さを緩和する。 先天的な深度を取り入れることで、NexusGSは信頼性の高い高密度のクラウドカバレッジを確保し、スパースビュー条件下での安定した3DGSトレーニングをサポートする。 実験によると、NexusGSは深度精度とレンダリング品質を著しく向上し、最先端の手法をかなり上回っている。 さらに、競合する手法の性能を大幅に向上させることで、生成した点雲の優位性を検証した。 プロジェクトページ:https://usmizuki.github.io/NexusGS/。

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