論文の概要: Radiant Triangle Soup with Soft Connectivity Forces for 3D Reconstruction and Novel View Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23642v2
- Date: Fri, 24 Oct 2025 18:43:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.603433
- Title: Radiant Triangle Soup with Soft Connectivity Forces for 3D Reconstruction and Novel View Synthesis
- Title（参考訳）: ソフトコネクティビティ力を用いた3次元再構成と新しいビュー合成
- Authors: Nathaniel Burgdorfer, Philippos Mordohai,
- Abstract要約: 半透明な三角形プリミティブの集合である三角形スープを用いた推定時間シーン最適化アルゴリズムを提案する。
三角形は、非常に複雑な幾何学を達成するために接続できる曲面の自然な局所平坦なプロキシである。
我々は新しい表現を活用し、最適化の目的を取り入れ、基礎となるプリミティブに直接空間正規化を強制する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.088722876499466
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce an inference-time scene optimization algorithm utilizing triangle soup, a collection of disconnected translucent triangle primitives, as the representation for the geometry and appearance of a scene. Unlike full-rank Gaussian kernels, triangles are a natural, locally-flat proxy for surfaces that can be connected to achieve highly complex geometry. When coupled with per-vertex Spherical Harmonics (SH), triangles provide a rich visual representation without incurring an expensive increase in primitives. We leverage our new representation to incorporate optimization objectives and enforce spatial regularization directly on the underlying primitives. The main differentiator of our approach is the definition and enforcement of soft connectivity forces between triangles during optimization, encouraging explicit, but soft, surface continuity in 3D. Experiments on representative 3D reconstruction and novel view synthesis datasets show improvements in geometric accuracy compared to current state-of-the-art algorithms without sacrificing visual fidelity.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 形状と外観の表現として, 半透明な三角形プリミティブの集合である三角形スープを用いた推定時間シーン最適化アルゴリズムを提案する。
フルランクガウス核とは異なり、三角形は、非常に複雑な幾何学を達成するために接続できる曲面の自然な局所平坦なプロキシである。
頂点ごとの球高調波(SH)と組み合わせると、三角形はプリミティブの高価な増加を招くことなくリッチな視覚表現を提供する。
我々は新しい表現を活用し、最適化の目的を取り入れ、基礎となるプリミティブに直接空間正規化を強制する。
我々のアプローチの主な差別化要因は、最適化中の三角形間の柔らかい接続力の定義と実施であり、3Dにおける明示的だが柔らかい表面の連続性を奨励するものである。
代表的3次元再構成と新しいビュー合成データセットの実験は、視覚的忠実さを犠牲にすることなく、現在の最先端アルゴリズムと比較して幾何精度が向上したことを示している。
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