論文の概要: RGE-GS: Reward-Guided Expansive Driving Scene Reconstruction via Diffusion Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22800v1
• Date: Sat, 28 Jun 2025 08:02:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.573556
• Title: RGE-GS: Reward-Guided Expansive Driving Scene Reconstruction via Diffusion Priors
• Title（参考訳）: RGE-GS: 拡散前処理による後退誘導走行シーン再構築
• Authors: Sicong Du, Jiarun Liu, Qifeng Chen, Hao-Xiang Chen, Tai-Jiang Mu, Sheng Yang,
• Abstract要約: RGE-GSは、拡散に基づく生成と報酬誘導ガウス積分を相乗化する新しい拡張的再構築フレームワークである。 本稿では,復元フェーズに先立って一貫したパターンを識別・優先順位付けする報奨ネットワークを提案する。 復元過程において,シーン収束度に応じてガウス最適化の進捗を自動的に調整する学習戦略を考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.81109375939306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A single-pass driving clip frequently results in incomplete scanning of the road structure, making reconstructed scene expanding a critical requirement for sensor simulators to effectively regress driving actions. Although contemporary 3D Gaussian Splatting (3DGS) techniques achieve remarkable reconstruction quality, their direct extension through the integration of diffusion priors often introduces cumulative physical inconsistencies and compromises training efficiency. To address these limitations, we present RGE-GS, a novel expansive reconstruction framework that synergizes diffusion-based generation with reward-guided Gaussian integration. The RGE-GS framework incorporates two key innovations: First, we propose a reward network that learns to identify and prioritize consistently generated patterns prior to reconstruction phases, thereby enabling selective retention of diffusion outputs for spatial stability. Second, during the reconstruction process, we devise a differentiated training strategy that automatically adjust Gaussian optimization progress according to scene converge metrics, which achieving better convergence than baseline methods. Extensive evaluations of publicly available datasets demonstrate that RGE-GS achieves state-of-the-art performance in reconstruction quality. Our source-code will be made publicly available at https://github.com/CN-ADLab/RGE-GS. (Camera-ready version incorporating reviewer suggestions will be updated soon.)
• Abstract（参考訳）: 単一パス駆動クリップは道路構造を不完全に走査することが多く、再構成シーンは運転動作を効果的に抑制するためのセンサシミュレーターにとって重要な要件を拡大する。 現代の3Dガウススプラッティング(3DGS)技術は目覚ましい再現性を実現するが、拡散前の統合による直接拡張は、しばしば累積的な物理的不整合を導入し、訓練効率を損なう。 これらの制約に対処するために、報酬誘導ガウス積分と拡散に基づく生成を相乗化する新しい拡張的再構成フレームワーク RGE-GS を提案する。 RGE-GSフレームワークには2つの重要なイノベーションが組み込まれている。まず、再構成フェーズに先立って一貫したパターンの識別と優先順位付けを学習し、空間安定のために拡散出力の選択的保持を可能にする報奨ネットワークを提案する。 第2に、再構成過程において、シーン収束度に応じてガウス最適化の進捗を自動的に調整し、ベースライン法よりもコンバージェンスに優れる訓練戦略を考案する。 公開データセットの大規模な評価は、RGE-GSが復元品質の最先端のパフォーマンスを達成することを示す。 ソースコードはhttps://github.com/CN-ADLab/RGE-GSで公開されます。 (リビュア提案を取り入れたカメラ対応バージョンも近く更新される予定)

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