論文の概要: GaussianUDF: Inferring Unsigned Distance Functions through 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19458v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 08:46:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:22.654099
• Title: GaussianUDF: Inferring Unsigned Distance Functions through 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: GaussianUDF: 3D Gaussian Splatting による符号なし距離関数の推測
• Authors: Shujuan Li, Yu-Shen Liu, Zhizhong Han,
• Abstract要約: 本稿では,3次元ガウスとUDFのギャップを埋める新しい手法を提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、表面上の細く平坦な2次元ガウス平面を過度に適合させ、それから自己超越と勾配に基づく推論を活用することである。 我々は, 境界を持つ開放面の精度, 効率, 完全性, シャープ性の観点から, 優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.60513072330759
• License:
• Abstract: Reconstructing open surfaces from multi-view images is vital in digitalizing complex objects in daily life. A widely used strategy is to learn unsigned distance functions (UDFs) by checking if their appearance conforms to the image observations through neural rendering. However, it is still hard to learn continuous and implicit UDF representations through 3D Gaussians splatting (3DGS) due to the discrete and explicit scene representation, i.e., 3D Gaussians. To resolve this issue, we propose a novel approach to bridge the gap between 3D Gaussians and UDFs. Our key idea is to overfit thin and flat 2D Gaussian planes on surfaces, and then, leverage the self-supervision and gradient-based inference to supervise unsigned distances in both near and far area to surfaces. To this end, we introduce novel constraints and strategies to constrain the learning of 2D Gaussians to pursue more stable optimization and more reliable self-supervision, addressing the challenges brought by complicated gradient field on or near the zero level set of UDFs. We report numerical and visual comparisons with the state-of-the-art on widely used benchmarks and real data to show our advantages in terms of accuracy, efficiency, completeness, and sharpness of reconstructed open surfaces with boundaries. Project page: https://lisj575.github.io/GaussianUDF/
• Abstract（参考訳）: 多視点画像から開放面を再構成することは、日常生活における複雑な物体のデジタル化に不可欠である。 広く使われている戦略は、ニューラルレンダリングによる画像観察に適合しているかどうかを確認することによって、符号なし距離関数(UDF)を学習することである。 しかし、3Dガウス的スプラッティング(3DGS)を通して連続的で暗黙的なUDF表現を学ぶことは、離散的で明示的なシーン表現(すなわち3Dガウス的表現)のため、依然として困難である。 この問題を解決するために,3次元ガウスとUDFのギャップを埋める新しい手法を提案する。 我々のキーとなる考え方は、表面上の細く平らな2次元ガウス平面をオーバーフィットさせ、それから自己超越と勾配に基づく推論を利用して、近距離と遠距離の両方で符号のない距離を監督することである。 この目的のために、我々は2次元ガウスの学習を制約する新しい制約と戦略を導入し、より安定な最適化とより信頼性の高い自己超越を追求し、UDFのゼロレベルセットの複雑な勾配場によってもたらされる課題に対処する。 提案手法の精度, 効率, 完全性, および境界のある開放面のシャープさの面での優位性を示すために, 広く使用されているベンチマークや実データに対して, 最先端の数値的, 視覚的比較を行った。 プロジェクトページ: https://lisj575.github.io/GaussianUDF/

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