論文の概要: OracleGS: Grounding Generative Priors for Sparse-View Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23258v2
• Date: Sat, 04 Oct 2025 13:25:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 14:28:10.861859
• Title: OracleGS: Grounding Generative Priors for Sparse-View Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: OracleGS: Sparse-View Gaussian Splattingのジェネレーティブプライオリティ
• Authors: Atakan Topaloglu, Kunyi Li, Michael Niemeyer, Nassir Navab, A. Murat Tekalp, Federico Tombari,
• Abstract要約: OracleGSは、Gaussian Splattingのスパースビューのために、生成的完全性と回帰的忠実性を調整している。 提案手法は,多視点幾何学的証拠に先立って強力な生成条件を定め,幻覚的アーティファクトをフィルタリングし,非拘束領域における可塑性完備を保存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.70702961852119
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sparse-view novel view synthesis is fundamentally ill-posed due to severe geometric ambiguity. Current methods are caught in a trade-off: regressive models are geometrically faithful but incomplete, whereas generative models can complete scenes but often introduce structural inconsistencies. We propose OracleGS, a novel framework that reconciles generative completeness with regressive fidelity for sparse view Gaussian Splatting. Instead of using generative models to patch incomplete reconstructions, our "propose-and-validate" framework first leverages a pre-trained 3D-aware diffusion model to synthesize novel views to propose a complete scene. We then repurpose a multi-view stereo (MVS) model as a 3D-aware oracle to validate the 3D uncertainties of generated views, using its attention maps to reveal regions where the generated views are well-supported by multi-view evidence versus where they fall into regions of high uncertainty due to occlusion, lack of texture, or direct inconsistency. This uncertainty signal directly guides the optimization of a 3D Gaussian Splatting model via an uncertainty-weighted loss. Our approach conditions the powerful generative prior on multi-view geometric evidence, filtering hallucinatory artifacts while preserving plausible completions in under-constrained regions, outperforming state-of-the-art methods on datasets including Mip-NeRF 360 and NeRF Synthetic.
• Abstract（参考訳）: スパースビューの新規なビュー合成は、厳密な幾何学的曖昧さのために基本的に不適切である。 回帰モデルは幾何学的に忠実だが不完全であるのに対して、生成モデルはシーンを完遂できるが、しばしば構造上の矛盾をもたらす。 OracleGS は,ガウス的スプラッティングを疎視するために,生成的完全性と回帰的忠実性を両立する新しいフレームワークを提案する。 生成モデルを用いて不完全な再構成をパッチする代わりに、我々の"propose-and-validate"フレームワークは、トレーニング済みの3D-aware拡散モデルを利用して、新しいビューを合成し、完全なシーンを提案する。 次に,多視点ステレオ(MVS)モデルを用いて,生成したビューの3次元不確実性を検証し,そのアテンションマップを用いて,生成したビューが多視点エビデンスによって支持されている地域や,オクルージョンやテクスチャの欠如,直感的不整合によって高い不確実性領域に陥る地域を明らかにする。 この不確実性信号は、不確かさ重み付き損失を通じて3次元ガウス散乱モデルの最適化を直接導く。 提案手法は,多視点幾何学的エビデンスに先立って強力な生成条件を定め,幻覚的アーティファクトをフィルタリングし,非拘束領域の可視的完成を保ちつつ,Mip-NeRF 360 や NeRF Synthetic などのデータセット上での最先端の手法よりも優れていた。

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