論文の概要: WaveletGaussian: Wavelet-domain Diffusion for Sparse-view 3D Gaussian Object Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19073v1
- Date: Tue, 23 Sep 2025 14:34:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.893166
- Title: WaveletGaussian: Wavelet-domain Diffusion for Sparse-view 3D Gaussian Object Reconstruction
- Title（参考訳）: WaveletGaussian: スパースビュー3次元ガウス物体再構成のためのウェーブレット領域拡散
- Authors: Hung Nguyen, Runfa Li, An Le, Truong Nguyen,
- Abstract要約: より効率的なスパースビュー3Dガウスオブジェクト再構成のためのフレームワークであるWaveletGaussianを提案する。
我々のキーとなるアイデアは、ウェーブレット領域への拡散をシフトさせることであり、一方、高周波サブバンドは軽量ネットワークで洗練されている。
Mip-NeRF 360とOmni3Dの2つのベンチマークデータセットに対する実験は、WaveletGaussianが競合するレンダリング品質を達成したことを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.93524554224854
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has become a powerful representation for image-based object reconstruction, yet its performance drops sharply in sparse-view settings. Prior works address this limitation by employing diffusion models to repair corrupted renders, subsequently using them as pseudo ground truths for later optimization. While effective, such approaches incur heavy computation from the diffusion fine-tuning and repair steps. We present WaveletGaussian, a framework for more efficient sparse-view 3D Gaussian object reconstruction. Our key idea is to shift diffusion into the wavelet domain: diffusion is applied only to the low-resolution LL subband, while high-frequency subbands are refined with a lightweight network. We further propose an efficient online random masking strategy to curate training pairs for diffusion fine-tuning, replacing the commonly used, but inefficient, leave-one-out strategy. Experiments across two benchmark datasets, Mip-NeRF 360 and OmniObject3D, show WaveletGaussian achieves competitive rendering quality while substantially reducing training time.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は画像ベースのオブジェクト再構成の強力な表現となっているが、その性能はスパースビュー設定で急激に低下している。
以前の研究は、拡散モデルを用いて破損したレンダリングを修復し、その後、後の最適化のために擬似基底真理として使用することで、この制限に対処した。
効果はあるものの、拡散微調整と補修の工程から重い計算を行う。
より効率的なスパースビュー3Dガウスオブジェクト再構成のためのフレームワークであるWaveletGaussianを提案する。
拡散は低分解能LLサブバンドにのみ適用され、高周波サブバンドは軽量ネットワークで洗練される。
さらに、拡散微調整のためのトレーニングペアをキュレートする効率的なオンラインランダムマスキング戦略を提案する。
Mip-NeRF 360とOmniObject3Dという2つのベンチマークデータセットによる実験では、WaveletGaussianは、トレーニング時間を大幅に短縮しつつ、競争力のあるレンダリング品質を実現している。
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