論文の概要: GS-2DGS: Geometrically Supervised 2DGS for Reflective Object Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13110v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 05:40:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.500719
• Title: GS-2DGS: Geometrically Supervised 2DGS for Reflective Object Reconstruction
• Title（参考訳）: GS-2DGS: 反射物体再構成のための幾何学的に監督された2DGS
• Authors: Jinguang Tong, Xuesong li, Fahira Afzal Maken, Sundaram Muthu, Lars Petersson, Chuong Nguyen, Hongdong Li,
• Abstract要約: 2次元ガウス散乱(2DGS)に基づく反射物体に対するGS-2DGSと呼ばれる新しい再構成法を提案する。 合成および実データを用いた実験結果から,本手法はガウスの手法を再現・啓蒙の面で著しく上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.99776072246151
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: 3D modeling of highly reflective objects remains challenging due to strong view-dependent appearances. While previous SDF-based methods can recover high-quality meshes, they are often time-consuming and tend to produce over-smoothed surfaces. In contrast, 3D Gaussian Splatting (3DGS) offers the advantage of high speed and detailed real-time rendering, but extracting surfaces from the Gaussians can be noisy due to the lack of geometric constraints. To bridge the gap between these approaches, we propose a novel reconstruction method called GS-2DGS for reflective objects based on 2D Gaussian Splatting (2DGS). Our approach combines the rapid rendering capabilities of Gaussian Splatting with additional geometric information from foundation models. Experimental results on synthetic and real datasets demonstrate that our method significantly outperforms Gaussian-based techniques in terms of reconstruction and relighting and achieves performance comparable to SDF-based methods while being an order of magnitude faster. Code is available at https://github.com/hirotong/GS2DGS
• Abstract（参考訳）: 高反射率物体の3次元モデリングは、強い視界依存的な外観のため、依然として困難である。 従来のSDFベースの手法では高品質なメッシュを復元できるが、時間を要することが多く、過度に平滑な表面を生成する傾向がある。 対照的に、3D Gaussian Splatting (3DGS) は高速かつ詳細なリアルタイムレンダリングの利点を提供するが、幾何的制約の欠如によりガウス面の抽出はうるさい。 これらの手法のギャップを埋めるために,2次元ガウス散乱(2DGS)に基づく反射物体に対するGS-2DGSと呼ばれる新しい再構成手法を提案する。 提案手法は,ガウススプラッティングの高速レンダリング機能と基礎モデルからの幾何学的情報を組み合わせたものである。 合成および実データを用いた実験結果から,本手法はガウスの手法を再現・啓蒙において著しく優れており,SDF法に匹敵する性能を示しながら,桁違いの高速化を実現している。 コードはhttps://github.com/hirotong/GS2DGSで入手できる。

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