論文の概要: Reflections Unlock: Geometry-Aware Reflection Disentanglement in 3D Gaussian Splatting for Photorealistic Scenes Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06103v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 15:45:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:38.270643
• Title: Reflections Unlock: Geometry-Aware Reflection Disentanglement in 3D Gaussian Splatting for Photorealistic Scenes Rendering
• Title（参考訳）: 反射アンロック:光写実的シーンレンダリングのための3次元ガウススプレイティングにおける幾何学的反射歪み
• Authors: Jiayi Song, Zihan Ye, Qingyuan Zhou, Weidong Yang, Ben Fei, Jingyi Xu, Ying He, Wanli Ouyang,
• Abstract要約: Ref-Unlockは3Dガウススプラッティングをベースとした新しい幾何認識反射モデリングフレームワークである。 提案手法では、高次球面高調波を用いた二重分岐表現を用いて、高周波反射の詳細を捉える。 そこで本手法は,反射シーンのリアルなレンダリングのための効率的で一般化可能なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.223347330075576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately rendering scenes with reflective surfaces remains a significant challenge in novel view synthesis, as existing methods like Neural Radiance Fields (NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS) often misinterpret reflections as physical geometry, resulting in degraded reconstructions. Previous methods rely on incomplete and non-generalizable geometric constraints, leading to misalignment between the positions of Gaussian splats and the actual scene geometry. When dealing with real-world scenes containing complex geometry, the accumulation of Gaussians further exacerbates surface artifacts and results in blurred reconstructions. To address these limitations, in this work, we propose Ref-Unlock, a novel geometry-aware reflection modeling framework based on 3D Gaussian Splatting, which explicitly disentangles transmitted and reflected components to better capture complex reflections and enhance geometric consistency in real-world scenes. Our approach employs a dual-branch representation with high-order spherical harmonics to capture high-frequency reflective details, alongside a reflection removal module providing pseudo reflection-free supervision to guide clean decomposition. Additionally, we incorporate pseudo-depth maps and a geometry-aware bilateral smoothness constraint to enhance 3D geometric consistency and stability in decomposition. Extensive experiments demonstrate that Ref-Unlock significantly outperforms classical GS-based reflection methods and achieves competitive results with NeRF-based models, while enabling flexible vision foundation models (VFMs) driven reflection editing. Our method thus offers an efficient and generalizable solution for realistic rendering of reflective scenes. Our code is available at https://ref-unlock.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 反射面を正確に描画するシーンは、ニューラルレイディアンス・フィールド(NeRF)や3Dガウス・スプレイティング(3DGS)といった既存の手法が反射を物理幾何学と誤解し、劣化した再構成をもたらすため、新しいビュー合成において重要な課題である。 それまでの手法は不完全で一般化不可能な幾何学的制約に依存しており、ガウススプラッターの位置と実際の風景幾何学の相違につながっている。 複雑な幾何学を含む現実世界のシーンを扱う際、ガウスの蓄積は表面の人工物をさらに悪化させ、その結果はぼやけた復元をもたらす。 これらの制約に対処するため,3次元ガウススプラッティングに基づく新しい幾何対応反射モデリングフレームワークRef-Unlockを提案する。 提案手法では、高次球面高調波を用いた二重分岐表現を用いて、高周波数反射の詳細を捉えるとともに、反射除去モジュールを用いて、クリーンな分解を誘導する。 さらに, 擬似深度マップと幾何学的両面スムーズ性制約を組み込んで, 分解における3次元幾何的一貫性と安定性を高める。 大規模な実験により、Ref-Unlockは古典的なGSベースの反射法を大幅に上回り、NeRFベースのモデルと競合する結果を得るとともに、フレキシブルビジョン基盤モデル(VFM)による反射編集を可能にした。 そこで本手法は,反射シーンのリアルなレンダリングのための効率的で一般化可能なソリューションを提供する。 私たちのコードはhttps://ref-unlock.github.io/で公開されています。

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