論文の概要: Effective Gaussian Management for High-fidelity Object Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12742v2
• Date: Sun, 09 Nov 2025 10:44:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 14:56:00.140252
• Title: Effective Gaussian Management for High-fidelity Object Reconstruction
• Title（参考訳）: 高忠実度物体再構成のためのガウス的効果的管理
• Authors: Jiateng Liu, Hao Gao, Jiu-Cheng Xie, Chi-Man Pun, Jian Xiong, Haolun Li, Junxin Chen, Feng Xu,
• Abstract要約: 本稿では、外観と幾何学の高忠実度シーン再構築のための効果的なガウス管理フレームワークを提案する。 提案手法は,最先端手法と比較して外観と幾何学の両方を再構築する上で,優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.01735185355104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an effective Gaussian management framework for high-fidelity scene reconstruction of appearance and geometry. Departing from recent Gaussian Splatting (GS) methods that rely on indiscriminate attribute assignment, our approach introduces a novel densification strategy called \emph{GauSep} that selectively activates Gaussian color or normal attributes. Together with a tailored rendering pipeline, termed \emph{Separate Rendering}, this strategy alleviates gradient conflicts arising from dual supervision and yields improved reconstruction quality. In addition, we develop \emph{GauRep}, an adaptive and integrated Gaussian representation that reduces redundancy both at the individual and global levels, effectively balancing model capacity and number of parameters. To provide reliable geometric supervision essential for effective management, we also introduce \emph{CoRe}, a novel surface reconstruction module that distills normal fields from the SDF branch to the Gaussian branch through a confidence mechanism. Notably, our management framework is model-agnostic and can be seamlessly incorporated into other architectures, simultaneously improving performance and reducing model size. Extensive experiments demonstrate that our approach achieves superior performance in reconstructing both appearance and geometry compared with state-of-the-art methods, while using significantly fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、外観と幾何学の高忠実度シーン再構築のための効果的なガウス管理フレームワークを提案する。 そこで本研究では, ガウス色や正規属性を選択的に活性化する「emph{GauSep}」と呼ばれる新しいデンシフィケーション戦略を導入する。 この戦略は、調整されたレンダリングパイプラインである \emph{Separate Rendering} とともに、二重監督による勾配の衝突を緩和し、再構築品質を改善する。 さらに,適応的かつ統合的なガウス表現である \emph{GauRep} を開発し,モデルキャパシティとパラメータの数とを効果的にバランスさせて,個人レベルでの冗長性を低減する。 また,SDF枝からガウス枝への通常の磁場を蒸留する新しい表面再構成モジュールである \emph{CoRe} を導入する。 特に、私たちの管理フレームワークはモデルに依存しないため、他のアーキテクチャにシームレスに組み込むことができ、同時にパフォーマンスを改善し、モデルのサイズを減らすことができます。 大規模実験により, 従来の手法に比べて外観・形状の再構築に優れた性能を示し, パラメータは著しく少ないことがわかった。

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