論文の概要: Multi-Sample Anti-Aliasing and Constrained Optimization for 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10507v1
- Date: Thu, 14 Aug 2025 10:14:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.271269
- Title: Multi-Sample Anti-Aliasing and Constrained Optimization for 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: 3次元ガウス平板のマルチサンプルアンチエイリアスと制約付き最適化
- Authors: Zheng Zhou, Jia-Chen Zhang, Yu-Jie Xiong, Chun-Ming Xia,
- Abstract要約: 本稿では,マルチサンプル・アンチエイリアスと2つの幾何学的制約を組み合わせた総合最適化フレームワークを提案する。
本システムでは,4重サブサンプルの適応ブレンディングにより画素色を計算し,高周波成分のエイリアスを効果的に低減する。
本手法は,特に高周波テクスチャと鋭い不連続の保存において,詳細な保存における最先端性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.336372495476242
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Recent advances in 3D Gaussian splatting have significantly improved real-time novel view synthesis, yet insufficient geometric constraints during scene optimization often result in blurred reconstructions of fine-grained details, particularly in regions with high-frequency textures and sharp discontinuities. To address this, we propose a comprehensive optimization framework integrating multisample anti-aliasing (MSAA) with dual geometric constraints. Our system computes pixel colors through adaptive blending of quadruple subsamples, effectively reducing aliasing artifacts in high-frequency components. The framework introduces two constraints: (a) an adaptive weighting strategy that prioritizes under-reconstructed regions through dynamic gradient analysis, and (b) gradient differential constraints enforcing geometric regularization at object boundaries. This targeted optimization enables the model to allocate computational resources preferentially to critical regions requiring refinement while maintaining global consistency. Extensive experimental evaluations across multiple benchmarks demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance in detail preservation, particularly in preserving high-frequency textures and sharp discontinuities, while maintaining real-time rendering efficiency. Quantitative metrics and perceptual studies confirm statistically significant improvements over baseline approaches in both structural similarity (SSIM) and perceptual quality (LPIPS).
- Abstract（参考訳）: 近年の3Dガウススプラッティングの進歩は、リアルタイムの新規ビュー合成を著しく改善しているが、シーン最適化時の幾何的制約が不十分なため、特に高周波テクスチャと鋭い不連続な領域において、細かな細部がぼやけてしまうことがしばしばある。
そこで本研究では,マルチサンプル・アンチエイリアス(MSAA)と2つの幾何学的制約を統合した総合最適化フレームワークを提案する。
本システムでは,4重サブサンプルの適応ブレンディングにより画素色を計算し,高周波成分のエイリアスを効果的に低減する。
このフレームワークには2つの制約がある。
(a)動的勾配解析による下地建設を優先する適応重み付け戦略、及び
(b) 物体境界における幾何正則化を含む勾配差分制約。
この最適化により、グローバルな一貫性を維持しつつ、改善を必要とする臨界領域に優先的に計算資源を割り当てることが可能になる。
提案手法は, 高精度なテクスチャとシャープな不連続性を保ちながら, リアルタイムなレンダリング効率を維持しながら, 詳細保存における最先端性能を実現していることを示す。
定量的測定および知覚学的研究は、構造類似性(SSIM)と知覚品質(LPIPS)の両方において、ベースラインアプローチよりも統計的に有意な改善が認められた。
関連論文リスト
- Intern-GS: Vision Model Guided Sparse-View 3D Gaussian Splatting [95.61137026932062]
Intern-GSはスパースビューガウススプラッティングのプロセスを強化する新しいアプローチである。
Intern-GSは多様なデータセットにまたがって最先端のレンダリング品質を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-27T05:17:49Z) - QuickSplat: Fast 3D Surface Reconstruction via Learned Gaussian Initialization [69.50126552763157]
表面再構成はコンピュータビジョンとグラフィックスの基本であり、3Dモデリング、混合現実、ロボット工学などの応用を可能にする。
レンダリングに基づく既存のアプローチは有望な結果を得るが、シーンごとに最適化されるため、テクスチャレスな領域をモデル化するのに苦労する可能性がある。
大規模屋内シーンの2次元ガウススプラッティング最適化のための高密度初期化を生成するために,データ駆動の先行処理を学習するQuickSplatを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-08T18:43:26Z) - Micro-splatting: Maximizing Isotropic Constraints for Refined Optimization in 3D Gaussian Splatting [0.3749861135832072]
この研究は、高画質勾配の領域を動的に洗練する適応的な密度化戦略を実装している。
その結果、レンダリング効率を犠牲にすることなく、より密度が高くより詳細なガウス的な手段が必要とされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-08T07:15:58Z) - StableGS: A Floater-Free Framework for 3D Gaussian Splatting [9.935869165752283]
3D Gaussian Splatting(3DGS)の復元は、その幾何学的および視覚的忠実さを低下させるスタバボーンフローター(stbborn floater)のアーティファクトに悩まされている。
最終的な外観レンダリングから幾何正規化を分離する新しいフレームワークであるStableGSを提案する。
複数のベンチマークの実験では、StableGSはフローターを除去するだけでなく、一般的なぼやけたアーチファクトのトレードオフも解決している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-24T09:02:51Z) - Topology-Aware 3D Gaussian Splatting: Leveraging Persistent Homology for Optimized Structural Integrity [3.792470553976718]
本研究はトポロジーを意識した3次元ガウス散乱(トポロジー-GS)を紹介する。
トポロジー-GSは、不完全な初期幾何学的カバレッジのためにピクセルレベルの構造的整合性を損なう。
3つの新しいビューベンチマーク実験により、PSNR、SSIM、LPIPSの指標で、Topology-GSが既存の手法より優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-21T13:25:03Z) - GausSurf: Geometry-Guided 3D Gaussian Splatting for Surface Reconstruction [79.42244344704154]
GausSurfは、テクスチャリッチな領域におけるマルチビュー一貫性と、シーンのテクスチャレスな領域における通常の事前の幾何学的ガイダンスを採用している。
本手法は,再現性や計算時間の観点から,最先端の手法を超越した手法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-29T03:54:54Z) - Flexible Isosurface Extraction for Gradient-Based Mesh Optimization [65.76362454554754]
本研究では、勾配に基づくメッシュ最適化について考察し、スカラー場の等曲面として表現することで、3次元表面メッシュを反復的に最適化する。
我々は、幾何学的、視覚的、あるいは物理的目的に対して未知のメッシュを最適化するために特別に設計された、異面表現であるFlexiCubesを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-10T06:40:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。