論文の概要: Luminance-GS: Adapting 3D Gaussian Splatting to Challenging Lighting Conditions with View-Adaptive Curve Adjustment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01503v1
- Date: Wed, 02 Apr 2025 08:54:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-03 13:21:32.170646
- Title: Luminance-GS: Adapting 3D Gaussian Splatting to Challenging Lighting Conditions with View-Adaptive Curve Adjustment
- Title（参考訳）: Luminance-GS:ビューアダプティブカーブ調整による照明条件に3次元ガウススプラッティングを適応させる
- Authors: Ziteng Cui, Xuangeng Chu, Tatsuya Harada,
- Abstract要約: 3DGSを用いた照明条件下での高品質な新規ビュー合成を実現するための新しいアプローチであるLuminance-GSを紹介する。
ビューごとのカラーマトリクスマッピングとビュー適応曲線調整を採用することで、Luminance-GSは様々な照明条件でSOTA(State-of-the-art)結果を達成する。
以前のNeRFおよび3DGSベースのベースラインと比較して、Luminance-GSは再現性を改善したリアルタイムレンダリング速度を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.60106452798745
- License:
- Abstract: Capturing high-quality photographs under diverse real-world lighting conditions is challenging, as both natural lighting (e.g., low-light) and camera exposure settings (e.g., exposure time) significantly impact image quality. This challenge becomes more pronounced in multi-view scenarios, where variations in lighting and image signal processor (ISP) settings across viewpoints introduce photometric inconsistencies. Such lighting degradations and view-dependent variations pose substantial challenges to novel view synthesis (NVS) frameworks based on Neural Radiance Fields (NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS). To address this, we introduce Luminance-GS, a novel approach to achieving high-quality novel view synthesis results under diverse challenging lighting conditions using 3DGS. By adopting per-view color matrix mapping and view-adaptive curve adjustments, Luminance-GS achieves state-of-the-art (SOTA) results across various lighting conditions -- including low-light, overexposure, and varying exposure -- while not altering the original 3DGS explicit representation. Compared to previous NeRF- and 3DGS-based baselines, Luminance-GS provides real-time rendering speed with improved reconstruction quality.
- Abstract（参考訳）: 自然光(例えば、低照度)とカメラ露出設定(例えば、露光時間)の両方が画質に大きな影響を与えているため、様々な現実世界の照明条件下で高品質な写真を撮影することは困難である。
この課題は、光と画像信号プロセッサ(ISP)の設定の相違によって、光度の不整合が引き起こされる、多視点シナリオにおいてより顕著になる。
このような光劣化とビュー依存の変動は、ニューラルレイディアンス場(NeRF)と3Dガウススプラッティング(DGS)に基づく新しいビュー合成(NVS)フレームワークに重大な課題をもたらす。
この問題を解決するために,3DGSを用いた様々な難解な照明条件下で,高品質な新規ビュー合成結果を実現するための新しいアプローチであるLuminance-GSを紹介した。
ビュー毎の色行列マッピングとビュー適応曲線調整を採用することで、Luminance-GSは、低照度、過剰露光、様々な露光を含む様々な照明条件のSOTA(State-of-the-art)結果を達成すると同時に、元の3DGSの明示的な表現を変更しない。
以前のNeRFおよび3DGSベースのベースラインと比較して、Luminance-GSは再現性を改善したリアルタイムレンダリング速度を提供する。
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