論文の概要: DiGS: Accurate and Complete Surface Reconstruction from 3D Gaussians via Direct SDF Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07493v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 08:17:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.225462
• Title: DiGS: Accurate and Complete Surface Reconstruction from 3D Gaussians via Direct SDF Learning
• Title（参考訳）: DiGS: 直接SDF学習による3次元ガウスからの正確な表面再構成
• Authors: Wenzhi Guo, Bing Wang,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) はフォトリアリスティック・ビュー・シンセサイザーの強力なパラダイムとして登場した。 3DGSパイプラインに直接サインドディスタンスフィールド(Signed Distance Field, SDF)学習を組み込む統合フレームワークであるDiGSを提案する。 DiGSは高い忠実度を維持しつつ,復元精度と完全性を常に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.604709769018076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently emerged as a powerful paradigm for photorealistic view synthesis, representing scenes with spatially distributed Gaussian primitives. While highly effective for rendering, achieving accurate and complete surface reconstruction remains challenging due to the unstructured nature of the representation and the absence of explicit geometric supervision. In this work, we propose DiGS, a unified framework that embeds Signed Distance Field (SDF) learning directly into the 3DGS pipeline, thereby enforcing strong and interpretable surface priors. By associating each Gaussian with a learnable SDF value, DiGS explicitly aligns primitives with underlying geometry and improves cross-view consistency. To further ensure dense and coherent coverage, we design a geometry-guided grid growth strategy that adaptively distributes Gaussians along geometry-consistent regions under a multi-scale hierarchy. Extensive experiments on standard benchmarks, including DTU, Mip-NeRF 360, and Tanks& Temples, demonstrate that DiGS consistently improves reconstruction accuracy and completeness while retaining high rendering fidelity.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、空間分布したガウス原始体を持つシーンを表現し、フォトリアリスティックな視点合成の強力なパラダイムとして最近登場した。 レンダリングには非常に効果的であるが、表現の非構造性や明示的な幾何学的監督の欠如により、正確で完全な表面再構成を達成することは依然として困難である。 本研究では,3DGSパイプラインに直接サイン付き距離場(Signed Distance Field, SDF)学習を組み込む統合フレームワークであるDiGSを提案する。 各ガウスを学習可能なSDF値に関連付けることで、DiGSはプリミティブを基礎となる幾何学と明確に整合させ、ビューの整合性を改善する。 さらに密度とコヒーレントなカバレッジを確保するため,マルチスケール階層の下でガウス分布を適応的に分配する幾何誘導格子成長戦略を設計する。 DTU, Mip-NeRF 360, Tanks& Templesなどの標準ベンチマークに関する大規模な実験は、DGSが高いレンダリング精度を維持しながら、再現精度と完全性を一貫して改善していることを示した。

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