論文の概要: ROSGS: Relightable Outdoor Scenes With Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11275v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 13:58:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.00803
• Title: ROSGS: Relightable Outdoor Scenes With Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: ROSGS:ガウシアンスプレイティングで楽しい屋外シーン
• Authors: Lianjun Liao, Chunhui Zhang, Tong Wu, Henglei Lv, Bailin Deng, Lin Gao,
• Abstract要約: ROSGSは,ガウシアン・スプラッティング表現を用いて,光沢のある屋外シーンを再構築するための2段階パイプラインである。 ROSGSは、屋外のシーンをリライトする際の最先端性能を実現し、より優れたリライト精度とレンダリング効率を実現する能力を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.2992160880414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image data captured outdoors often exhibit unbounded scenes and unconstrained, varying lighting conditions, making it challenging to decompose them into geometry, reflectance, and illumination. Recent works have focused on achieving this decomposition using Neural Radiance Fields (NeRF) or the 3D Gaussian Splatting (3DGS) representation but remain hindered by two key limitations: the high computational overhead associated with neural networks of NeRF and the use of low-frequency lighting representations, which often result in inefficient rendering and suboptimal relighting accuracy. We propose ROSGS, a two-stage pipeline designed to efficiently reconstruct relightable outdoor scenes using the Gaussian Splatting representation. By leveraging monocular normal priors, ROSGS first reconstructs the scene's geometry with the compact 2D Gaussian Splatting (2DGS) representation, providing an efficient and accurate geometric foundation. Building upon this reconstructed geometry, ROSGS then decomposes the scene's texture and lighting through a hybrid lighting model. This model effectively represents typical outdoor lighting by employing a spherical Gaussian function to capture the directional, high-frequency components of sunlight, while learning a radiance transfer function via Spherical Harmonic coefficients to model the remaining low-frequency skylight comprehensively. Both quantitative metrics and qualitative comparisons demonstrate that ROSGS achieves state-of-the-art performance in relighting outdoor scenes and highlight its ability to deliver superior relighting accuracy and rendering efficiency.
• Abstract（参考訳）: 屋外で撮影された画像データは、しばしば境界のないシーンと制約のない様々な照明条件を示し、それらを幾何学、反射、照明に分解することは困難である。 最近の研究は、NeRF(Neural Radiance Fields)または3D Gaussian Splatting(3DGS)表現を用いてこの分解を実現することに重点を置いているが、NeRFのニューラルネットワークに関連する高い計算オーバーヘッドと低周波照明表現の使用という2つの大きな制限により妨げられている。 ROSGSは,ガウシアン・スプラッティングの表現を用いて,照明可能な屋外シーンを効率的に再構築するための2段階パイプラインである。 ROSGSは、単分子の正規項を利用することにより、まず、コンパクトな2Dガウススプラッティング(2DGS)表現でシーンの幾何学を再構築し、効率的で正確な幾何学的基礎を提供する。 この再構成された幾何学に基づいて、ROSGSはシーンのテクスチャと照明をハイブリッド照明モデルで分解する。 このモデルは、球状ガウス関数を用いて日光の指向性、高周波成分を捉えるとともに、球状高調波係数を介して放射伝達関数を学習し、残りの低周波スカイライトを包括的にモデル化することで、典型的な屋外照明を効果的に表現する。 定量的メトリクスと質的比較の両方は、ROSGSが屋外のシーンをリライトする際の最先端のパフォーマンスを実現し、より優れたリライト精度とレンダリング効率を実現する能力を強調していることを示している。

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