論文の概要: Triangle Splatting+: Differentiable Rendering with Opaque Triangles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25122v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 17:43:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:20.176587
• Title: Triangle Splatting+: Differentiable Rendering with Opaque Triangles
• Title（参考訳）: Triangle Splatting+:Opaque Trianglesを用いた微分可能なレンダリング
• Authors: Jan Held, Renaud Vandeghen, Sanghyun Son, Daniel Rebain, Matheus Gadelha, Yi Zhou, Ming C. Lin, Marc Van Droogenbroeck, Andrea Tagliasacchi,
• Abstract要約: 微分可能なスティングフレームワーク内での三角形を直接最適化するTriangle Splatting+を導入する。 本手法は, 視覚的忠実度において, より効率的かつ高速なトレーニングを継続しながら, 従来のスプレイティング手法を超越した手法である。 結果として生じるセミコネクテッドメッシュは、物理ベースのシミュレーションやインタラクティブなウォークスルーのような下流のアプリケーションをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.18495204764292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconstructing 3D scenes and synthesizing novel views has seen rapid progress in recent years. Neural Radiance Fields demonstrated that continuous volumetric radiance fields can achieve high-quality image synthesis, but their long training and rendering times limit practicality. 3D Gaussian Splatting (3DGS) addressed these issues by representing scenes with millions of Gaussians, enabling real-time rendering and fast optimization. However, Gaussian primitives are not natively compatible with the mesh-based pipelines used in VR headsets, and real-time graphics applications. Existing solutions attempt to convert Gaussians into meshes through post-processing or two-stage pipelines, which increases complexity and degrades visual quality. In this work, we introduce Triangle Splatting+, which directly optimizes triangles, the fundamental primitive of computer graphics, within a differentiable splatting framework. We formulate triangle parametrization to enable connectivity through shared vertices, and we design a training strategy that enforces opaque triangles. The final output is immediately usable in standard graphics engines without post-processing. Experiments on the Mip-NeRF360 and Tanks & Temples datasets show that Triangle Splatting+achieves state-of-the-art performance in mesh-based novel view synthesis. Our method surpasses prior splatting approaches in visual fidelity while remaining efficient and fast to training. Moreover, the resulting semi-connected meshes support downstream applications such as physics-based simulation or interactive walkthroughs. The project page is https://trianglesplatting2.github.io/trianglesplatting2/.
• Abstract（参考訳）: 近年,3Dシーンの再構築と新しいビューの合成が急速に進展している。 ニューラルラジアンス場は、連続体積ラジアンス場が高品質な画像合成を実現することができることを示したが、その長い訓練とレンダリング時間により実用性は制限された。 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、数百万のガウスでシーンを表現し、リアルタイムレンダリングと高速な最適化を可能にした。 しかし、ガウスのプリミティブは、VRヘッドセットやリアルタイムグラフィックスアプリケーションで使用されるメッシュベースのパイプラインとネイティブに互換性がない。 既存のソリューションは、後処理や2段階のパイプラインを通じてガウスをメッシュに変換しようとする。 本稿では,コンピュータグラフィックスの基本的なプリミティブである三角形を直接最適化するTriangle Splatting+を提案する。 三角形のパラメトリゼーションを定式化して、共有頂点による接続を可能にし、不透明な三角形を強制するトレーニング戦略を設計する。 最終的な出力は、後処理なしで標準のグラフィックスエンジンですぐに使用することができる。 Mip-NeRF360 と Tanks & Temples のデータセットによる実験では、メッシュベースの新規ビュー合成において、三角形スプレイティング+アキーブが最先端のパフォーマンスを発揮することが示されている。 本手法は, 視覚的忠実度において, より効率的かつ高速なトレーニングを継続しながら, 従来のスプレイティング手法を超越した手法である。 さらに、結果として生じるセミコネクテッドメッシュは、物理ベースのシミュレーションやインタラクティブなウォークスルーのような下流アプリケーションをサポートする。 プロジェクトページはhttps://trianglesplatting2.github.io/trianglesplatting2/である。

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