論文の概要: Robust and Efficient 3D Gaussian Splatting for Urban Scene Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23006v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 18:11:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.519563
- Title: Robust and Efficient 3D Gaussian Splatting for Urban Scene Reconstruction
- Title（参考訳）: 都市景観復元のためのロバスト・高能率3次元ガウス切削法
- Authors: Zhensheng Yuan, Haozhi Huang, Zhen Xiong, Di Wang, Guanghua Yang,
- Abstract要約: 本稿では,都市景観の高速な再構築とリアルタイムレンダリングを実現するフレームワークを提案する。
提案手法は,都市規模のシーンを効果的に再構築し,効率と品質の両面で従来の手法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.948843569839305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a framework that enables fast reconstruction and real-time rendering of urban-scale scenes while maintaining robustness against appearance variations across multi-view captures. Our approach begins with scene partitioning for parallel training, employing a visibility-based image selection strategy to optimize training efficiency. A controllable level-of-detail (LOD) strategy explicitly regulates Gaussian density under a user-defined budget, enabling efficient training and rendering while maintaining high visual fidelity. The appearance transformation module mitigates the negative effects of appearance inconsistencies across images while enabling flexible adjustments. Additionally, we utilize enhancement modules, such as depth regularization, scale regularization, and antialiasing, to improve reconstruction fidelity. Experimental results demonstrate that our method effectively reconstructs urban-scale scenes and outperforms previous approaches in both efficiency and quality. The source code is available at: https://yzslab.github.io/REUrbanGS.
- Abstract（参考訳）: 多視点撮影における外観変化に対してロバスト性を維持しつつ,都市景観の高速な再構築とリアルタイムレンダリングを可能にする枠組みを提案する。
我々のアプローチは、並列トレーニングのためのシーンパーティショニングから始まり、トレーニング効率を最適化するために可視性に基づく画像選択戦略を採用している。
制御可能なレベル・オブ・ディーテール(LOD)戦略は、ユーザ定義予算の下でガウス密度を明示的に規制し、高い視力を維持しながら効率的なトレーニングとレンダリングを可能にする。
外観変換モジュールは、画像間の外観不整合の負の効果を軽減し、フレキシブルな調整を可能にする。
さらに, 深度正則化, スケール正則化, アンチエイリアス化などの拡張モジュールを活用し, 復元精度を向上させる。
実験の結果,提案手法は都市規模のシーンを効果的に再構築し,効率と品質の両面で従来の手法より優れていることが示された。
ソースコードは、https://yzslab.github.io/REUrbanGS.comで入手できる。
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