論文の概要: SurfaceSplat: Connecting Surface Reconstruction and Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15602v2
- Date: Mon, 28 Jul 2025 06:27:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 14:15:47.045434
- Title: SurfaceSplat: Connecting Surface Reconstruction and Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: SurfaceSplat: 表面再構成とガウススプラッティングをつなぐ
- Authors: Zihui Gao, Jia-Wang Bian, Guosheng Lin, Hao Chen, Chunhua Shen,
- Abstract要約: スパースビュー画像による表面再構成と新しいビューレンダリングは困難である。
両手法の強みを組み合わせた新しいハイブリッド手法を提案する。
提案手法はDTUおよびMobileBrickデータセット上でのサーフェス再構成と新しいビュー合成における最先端のアプローチを超越した手法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.13737830605902
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Surface reconstruction and novel view rendering from sparse-view images are challenging. Signed Distance Function (SDF)-based methods struggle with fine details, while 3D Gaussian Splatting (3DGS)-based approaches lack global geometry coherence. We propose a novel hybrid method that combines the strengths of both approaches: SDF captures coarse geometry to enhance 3DGS-based rendering, while newly rendered images from 3DGS refine the details of SDF for accurate surface reconstruction. As a result, our method surpasses state-of-the-art approaches in surface reconstruction and novel view synthesis on the DTU and MobileBrick datasets. Code will be released at https://github.com/aim-uofa/SurfaceSplat.
- Abstract（参考訳）: スパースビュー画像による表面再構成と新しいビューレンダリングは困難である。
符号付き距離関数 (SDF) に基づく手法は細部で苦労するが、3次元ガウススプラッティング (3DGS) に基づく手法はグローバルな幾何学的コヒーレンスを欠いている。
SDFは3DGSに基づくレンダリングを強化するために粗い形状をキャプチャし、3DGSから新たにレンダリングされた画像はSDFの細部を精細化し、正確な表面再構成を行う。
その結果,本手法はDTUおよびMobileBrickデータセット上でのサーフェス再構成と新しいビュー合成において,最先端のアプローチを超越している。
コードはhttps://github.com/aim-uofa/SurfaceSplat.comでリリースされる。
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