論文の概要: Unifying Appearance Codes and Bilateral Grids for Driving Scene Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05280v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 17:33:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.854866
• Title: Unifying Appearance Codes and Bilateral Grids for Driving Scene Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 外観符号とバイラテラル格子を統一したガウス平滑運転法
• Authors: Nan Wang, Yuantao Chen, Lixing Xiao, Weiqing Xiao, Bohan Li, Zhaoxi Chen, Chongjie Ye, Shaocong Xu, Saining Zhang, Ziyang Yan, Pierre Merriaux, Lei Lei, Tianfan Xue, Hao Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,外見符号と二元格子を統一する多スケール二元格子を提案する。 本手法は動的に分離された自律走行シーン再構築における幾何的精度を大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.495368020038248
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural rendering techniques, including NeRF and Gaussian Splatting (GS), rely on photometric consistency to produce high-quality reconstructions. However, in real-world scenarios, it is challenging to guarantee perfect photometric consistency in acquired images. Appearance codes have been widely used to address this issue, but their modeling capability is limited, as a single code is applied to the entire image. Recently, the bilateral grid was introduced to perform pixel-wise color mapping, but it is difficult to optimize and constrain effectively. In this paper, we propose a novel multi-scale bilateral grid that unifies appearance codes and bilateral grids. We demonstrate that this approach significantly improves geometric accuracy in dynamic, decoupled autonomous driving scene reconstruction, outperforming both appearance codes and bilateral grids. This is crucial for autonomous driving, where accurate geometry is important for obstacle avoidance and control. Our method shows strong results across four datasets: Waymo, NuScenes, Argoverse, and PandaSet. We further demonstrate that the improvement in geometry is driven by the multi-scale bilateral grid, which effectively reduces floaters caused by photometric inconsistency.
• Abstract（参考訳）: NeRF や Gaussian Splatting (GS) などのニューラルレンダリング技術は、高品質な再構成を実現するために光度整合性に依存している。 しかし、現実のシナリオでは、取得した画像の完全な光度整合性を保証することは困難である。 出現コードはこの問題に対処するために広く用いられてきたが、そのモデリング能力は制限されており、単一のコードが画像全体に適用される。 近年,ピクセルワイドカラーマッピングを行うために両側グリッドを導入したが,効果的に最適化・制約することは困難である。 本稿では,外見符号と二元格子を統一する多角的二元格子を提案する。 提案手法は,動的に分離された自律走行シーン再構成における幾何的精度を著しく向上し,外観符号と両側格子の両方に優れることを示した。 これは、障害物回避と制御のために正確な幾何学が重要である自律運転に不可欠である。 我々の手法はWaymo、NuScenes、Argoverse、PandaSetの4つのデータセットにまたがって強力な結果を示す。 さらに、幾何的改良は、多スケールの水平格子によって駆動され、光度不整合によるフローターを効果的に低減することを示した。

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