論文の概要: IBGS: Image-Based Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14357v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 11:03:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:53.066962
• Title: IBGS: Image-Based Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: IBGS:画像ベースガウススプラッティング
• Authors: Hoang Chuong Nguyen, Wei Mao, Jose M. Alvarez, Miaomiao Liu,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成(NVS)の高速かつ高品質な方法として最近登場した。 我々は、高解像度のソース画像を細部やビュー固有の色モデリングに活用する効率的な画像ベースガウススプラッティングを提案する。 標準NVSベンチマーク実験では,ストレージのフットプリントを増大させることなく,ガウススプラッティング手法のレンダリング精度において,本手法が大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.07390802338029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently emerged as a fast, high-quality method for novel view synthesis (NVS). However, its use of low-degree spherical harmonics limits its ability to capture spatially varying color and view-dependent effects such as specular highlights. Existing works augment Gaussians with either a global texture map, which struggles with complex scenes, or per-Gaussian texture maps, which introduces high storage overhead. We propose Image-Based Gaussian Splatting, an efficient alternative that leverages high-resolution source images for fine details and view-specific color modeling. Specifically, we model each pixel color as a combination of a base color from standard 3DGS rendering and a learned residual inferred from neighboring training images. This promotes accurate surface alignment and enables rendering images of high-frequency details and accurate view-dependent effects. Experiments on standard NVS benchmarks show that our method significantly outperforms prior Gaussian Splatting approaches in rendering quality, without increasing the storage footprint.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、最近、新しいビュー合成(NVS)のための高速で高品質な方法として登場した。 しかし、低次球面高調波の使用は、空間的に異なる色や、スペキュラハイライトのようなビュー依存効果を捉える能力を制限している。 既存の作業は、複雑なシーンで苦労するグローバルなテクスチャマップや、高いストレージオーバーヘッドをもたらすガウス単位のテクスチャマップでガウスを増強する。 我々は、高解像度のソース画像を細部やビュー固有の色モデリングに活用する効率的な画像ベースガウススプラッティングを提案する。 具体的には、標準的な3DGSレンダリングのベースカラーと、近隣のトレーニング画像から推定される学習残差の組合せとして、各画素色をモデル化する。 これにより、正確な表面アライメントを促進し、高周波の詳細画像と正確なビュー依存効果のレンダリングを可能にする。 標準NVSベンチマーク実験では,ストレージのフットプリントを増大させることなく,ガウススプラッティング手法のレンダリング精度において,本手法が大幅に向上することが示された。

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