論文の概要: GOGS: High-Fidelity Geometry and Relighting for Glossy Objects via Gaussian Surfels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14563v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 09:35:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.414164
• Title: GOGS: High-Fidelity Geometry and Relighting for Glossy Objects via Gaussian Surfels
• Title（参考訳）: GOGS:Gaussian SurfelsによるGlossy Objectsの高忠実な幾何学とリライティング
• Authors: Xingyuan Yang, Min Wei,
• Abstract要約: RGB画像からの光沢のある物体の逆レンダリングは、本質的には固有の曖昧さによって制限されている。 2次元ガウス波をベースとした新しい2段階フレームワークGOGSを提案する。 我々は、新しい照明下での幾何再構成、物質分離、光リアルリライティングにおける最先端性能を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9392167468538465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inverse rendering of glossy objects from RGB imagery remains fundamentally limited by inherent ambiguity. Although NeRF-based methods achieve high-fidelity reconstruction via dense-ray sampling, their computational cost is prohibitive. Recent 3D Gaussian Splatting achieves high reconstruction efficiency but exhibits limitations under specular reflections. Multi-view inconsistencies introduce high-frequency surface noise and structural artifacts, while simplified rendering equations obscure material properties, leading to implausible relighting results. To address these issues, we propose GOGS, a novel two-stage framework based on 2D Gaussian surfels. First, we establish robust surface reconstruction through physics-based rendering with split-sum approximation, enhanced by geometric priors from foundation models. Second, we perform material decomposition by leveraging Monte Carlo importance sampling of the full rendering equation, modeling indirect illumination via differentiable 2D Gaussian ray tracing and refining high-frequency specular details through spherical mipmap-based directional encoding that captures anisotropic highlights. Extensive experiments demonstrate state-of-the-art performance in geometry reconstruction, material separation, and photorealistic relighting under novel illuminations, outperforming existing inverse rendering approaches.
• Abstract（参考訳）: RGB画像からの光沢のある物体の逆レンダリングは、本質的には固有の曖昧さによって制限されている。 NeRF法は高密度線サンプリングによる高忠実度再構成を実現するが,計算コストは禁じられている。 最近の3次元ガウス散乱は高い再構成効率を達成するが、スペクトル反射下では限界を示す。 マルチビューの不整合は、高周波表面ノイズと構造的アーティファクトを導入し、簡易なレンダリング方程式は材料特性を曖昧にし、不可解なリライティング結果をもたらす。 これらの問題に対処するために,2次元ガウス波をベースとした新しい2段階フレームワークGOGSを提案する。 まず,基礎モデルの幾何学的先行により強化されたスプリットサム近似を用いた物理ベースのレンダリングにより,ロバストな表面再構成を確立する。 第2に,モンテカルロのフルレンダリング方程式の重要サンプリング,微分可能な2次元ガウス線トレーシングによる間接照明のモデル化,および異方性ハイライトをキャプチャする球面ミップマップに基づく方向符号化による高周波スペクトル詳細の精細化により,材料分解を行う。 大規模な実験は、新しい照明の下での幾何再構成、物質分離、フォトリアリスティックリライティングにおける最先端の性能を示し、既存の逆レンダリング手法よりも優れていた。

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