論文の概要: Camera Splatting for Continuous View Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15677v1
- Date: Fri, 19 Sep 2025 06:50:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-22 18:18:11.038735
- Title: Camera Splatting for Continuous View Optimization
- Title（参考訳）: 連続視点最適化のためのカメラスプラッティング
- Authors: Gahye Lee, Hyomin Kim, Gwangjin Ju, Jooeun Son, Hyejeong Yoon, Seungyong Lee,
- Abstract要約: カメラスプラッティングは、新しいビュー合成のための新しいビュー最適化フレームワークである。
点カメラは、カメラスプレートの分布を観察するために、表面付近でサンプリングされた3Dポイントに配置される。
Farthest View Smpling (FVS) アプローチと比較して, 複雑なビュー依存現象を捉える上で, 優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4969556608280365
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose Camera Splatting, a novel view optimization framework for novel view synthesis. Each camera is modeled as a 3D Gaussian, referred to as a camera splat, and virtual cameras, termed point cameras, are placed at 3D points sampled near the surface to observe the distribution of camera splats. View optimization is achieved by continuously and differentiably refining the camera splats so that desirable target distributions are observed from the point cameras, in a manner similar to the original 3D Gaussian splatting. Compared to the Farthest View Sampling (FVS) approach, our optimized views demonstrate superior performance in capturing complex view-dependent phenomena, including intense metallic reflections and intricate textures such as text.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいビュー合成のためのビュー最適化フレームワークであるCamera Splattingを提案する。
各カメラは、カメラスプラットと呼ばれる3Dガウスアンとしてモデル化され、仮想カメラ(ポイントカメラと呼ばれる)は、カメラスプラットの分布を観察するために、表面の近くでサンプリングされた3Dポイントに配置される。
ビュー最適化は、ポイントカメラから所望の目標分布を観測できるように、カメラスプラットを連続的に微分的に精製することにより、元の3Dガウススプラッティングと似た方法で達成される。
FVS (Farthest View Sampling) の手法と比較して, 高度金属反射やテキストなどの複雑なテクスチャなど, 複雑なビュー依存現象を捉える上で, 優れた性能を示す。
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