論文の概要: Photometric Stereo using Gaussian Splatting and inverse rendering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06684v1
- Date: Wed, 09 Jul 2025 09:22:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.538584
- Title: Photometric Stereo using Gaussian Splatting and inverse rendering
- Title（参考訳）: ガウススプラッティングと逆レンダリングを用いた測光ステレオ
- Authors: Matéo Ducastel, David Tschumperlé, Yvain Quéau,
- Abstract要約: 我々は、最近の3次元逆レンダリングの進歩を活用して、測光ステレオの問題を再考する。
これにより、3Dシーンをパラメータ化して再構成し、より解釈可能な方法で最適化することが可能になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.416907802598482
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent state-of-the-art algorithms in photometric stereo rely on neural networks and operate either through prior learning or inverse rendering optimization. Here, we revisit the problem of calibrated photometric stereo by leveraging recent advances in 3D inverse rendering using the Gaussian Splatting formalism. This allows us to parameterize the 3D scene to be reconstructed and optimize it in a more interpretable manner. Our approach incorporates a simplified model for light representation and demonstrates the potential of the Gaussian Splatting rendering engine for the photometric stereo problem.
- Abstract（参考訳）: 光度ステレオの最近の最先端アルゴリズムは、ニューラルネットワークに依存し、事前学習または逆レンダリング最適化を通じて動作する。
ここでは、ガウススプラッティング形式を用いた3次元逆レンダリングの最近の進歩を活用して、校正された測光ステレオの問題を再考する。
これにより、3Dシーンをパラメータ化して再構成し、より解釈可能な方法で最適化することが可能になる。
提案手法は,光表現の簡易モデルを導入し,測光ステレオ問題に対するガウススティングレンダリングエンジンの可能性を示す。
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