論文の概要: NeRF Is a Valuable Assistant for 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23374v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 09:43:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.427969
• Title: NeRF Is a Valuable Assistant for 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: NeRFは3Dガウス撮影のための貴重なアシスタント
• Authors: Shuangkang Fang, I-Chao Shen, Takeo Igarashi, Yufeng Wang, ZeSheng Wang, Yi Yang, Wenrui Ding, Shuchang Zhou,
• Abstract要約: ニューラル放射場(NeRF)と3次元ガウス散乱(3DGS)を共同で最適化する新しいフレームワークNeRF-GSを紹介する。 我々は、3DGSの設計を再考し、その空間的特徴をNeRFと漸進的に整合させ、共有された3次元空間情報を通して、両方の表現を同一シーン内で最適化することを可能にする。 ベンチマークデータセットによる実験結果から,NeRF-GSは既存の手法を超越し,最先端の性能を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.459790269584165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce NeRF-GS, a novel framework that jointly optimizes Neural Radiance Fields (NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS). This framework leverages the inherent continuous spatial representation of NeRF to mitigate several limitations of 3DGS, including sensitivity to Gaussian initialization, limited spatial awareness, and weak inter-Gaussian correlations, thereby enhancing its performance. In NeRF-GS, we revisit the design of 3DGS and progressively align its spatial features with NeRF, enabling both representations to be optimized within the same scene through shared 3D spatial information. We further address the formal distinctions between the two approaches by optimizing residual vectors for both implicit features and Gaussian positions to enhance the personalized capabilities of 3DGS. Experimental results on benchmark datasets show that NeRF-GS surpasses existing methods and achieves state-of-the-art performance. This outcome confirms that NeRF and 3DGS are complementary rather than competing, offering new insights into hybrid approaches that combine 3DGS and NeRF for efficient 3D scene representation.
• Abstract（参考訳）: 我々は,NeRF(Near Radiance Fields)と3D Gaussian Splatting(3DGS)を共同で最適化する新しいフレームワークNeRF-GSを紹介する。 このフレームワークは、NeRFの連続的な空間表現を利用して、ガウスの初期化に対する感受性、空間認識の制限、ガウス間相関の弱さなど、3DGSのいくつかの制限を緩和し、その性能を向上させる。 我々は,NeRF-GSにおいて3DGSの設計を再検討し,その空間的特徴をNeRFと漸進的に整合させ,両表現を共有空間情報により同一シーン内で最適化することを可能にする。 さらに、3DGSのパーソナライズ機能を高めるために、暗黙的特徴とガウス的位置の両方に対して残差ベクトルを最適化することで、2つのアプローチの形式的な区別に対処する。 ベンチマークデータセットによる実験結果から,NeRF-GSは既存の手法を超越し,最先端の性能を実現していることがわかった。 この結果、NeRFと3DGSは競合するよりも相補的であり、3DGSとNeRFを組み合わせて効率的な3Dシーン表現を行うハイブリッドアプローチに対する新たな洞察を提供する。

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