論文の概要: Neural Shell Texture Splatting: More Details and Fewer Primitives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20200v1
• Date: Sun, 27 Jul 2025 09:39:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.263052
• Title: Neural Shell Texture Splatting: More Details and Fewer Primitives
• Title（参考訳）: Neural Shell Texture Splatting: 詳細とプリミティブの少なさ
• Authors: Xin Zhang, Anpei Chen, Jincheng Xiong, Pinxuan Dai, Yujun Shen, Weiwei Xu,
• Abstract要約: 表面のテクスチャ情報をエンコードするグローバル表現であるニューラルシェルテクスチャを導入する。 本評価により, 高いパラメータ効率, きめ細かなテクスチャディテール再構築, 容易なテクスチャメッシュ抽出が可能であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.33701393691611
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gaussian splatting techniques have shown promising results in novel view synthesis, achieving high fidelity and efficiency. However, their high reconstruction quality comes at the cost of requiring a large number of primitives. We identify this issue as stemming from the entanglement of geometry and appearance in Gaussian Splatting. To address this, we introduce a neural shell texture, a global representation that encodes texture information around the surface. We use Gaussian primitives as both a geometric representation and texture field samplers, efficiently splatting texture features into image space. Our evaluation demonstrates that this disentanglement enables high parameter efficiency, fine texture detail reconstruction, and easy textured mesh extraction, all while using significantly fewer primitives.
• Abstract（参考訳）: ガウスのスプレイティング技術は、新しいビュー合成において有望な結果を示し、高い忠実性と効率性を実現している。 しかし、その高い復元品質は、大量のプリミティブを必要とするコストが伴う。 我々はこの問題を、ガウススプラッティングにおける幾何学と外見の絡み合いから生じるものであると認識している。 そこで我々は,表面のテクスチャ情報をエンコードするグローバル表現であるニューラルシェルテクスチャを導入する。 幾何学的表現とテクスチャフィールドのサンプルとしてガウス的プリミティブを使用し,テクスチャの特徴を画像空間に効率よくスプラッティングする。 本評価により, パラメータ効率の向上, きめ細かなテクスチャ細部再構築, メッシュ抽出の容易化を実現し, プリミティブを著しく減らした。

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