論文の概要: COSMOS: Coherent Supergaussian Modeling with Spatial Priors for Sparse-View 3D Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06044v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 04:55:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 12:01:13.4844
• Title: COSMOS: Coherent Supergaussian Modeling with Spatial Priors for Sparse-View 3D Splatting
• Title（参考訳）: COSMOS:Sparse-View 3D Splattingのための空間的優先順位を用いたコヒーレントな超ガウスモデリング
• Authors: Chaeyoung Jeong, Kwangsu Kim,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting(3DGS)は,最近3D再構築の有望なアプローチとして登場した。 この問題に対処するために,Coherent Supergaussian Modeling with Spatial Priors (COSMOS)を提案する。 Blender と DTU に関する実験により,COSMOS は外部深度監視を伴わないスパースビュー設定において最先端の手法を超越していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.549594916296063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently emerged as a promising approach for 3D reconstruction, providing explicit, point-based representations and enabling high-quality real time rendering. However, when trained with sparse input views, 3DGS suffers from overfitting and structural degradation, leading to poor generalization on novel views. This limitation arises from its optimization relying solely on photometric loss without incorporating any 3D structure priors. To address this issue, we propose Coherent supergaussian Modeling with Spatial Priors (COSMOS). Inspired by the concept of superpoints from 3D segmentation, COSMOS introduces 3D structure priors by newly defining supergaussian groupings of Gaussians based on local geometric cues and appearance features. To this end, COSMOS applies inter group global self-attention across supergaussian groups and sparse local attention among individual Gaussians, enabling the integration of global and local spatial information. These structure-aware features are then used for predicting Gaussian attributes, facilitating more consistent 3D reconstructions. Furthermore, by leveraging supergaussian-based grouping, COSMOS enforces an intra-group positional regularization to maintain structural coherence and suppress floaters, thereby enhancing training stability under sparse-view conditions. Our experiments on Blender and DTU show that COSMOS surpasses state-of-the-art methods in sparse-view settings without any external depth supervision.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、最近、3D再構成のための有望なアプローチとして現れ、明示的でポイントベースの表現を提供し、高品質なリアルタイムレンダリングを可能にしている。 しかし、3DGSはスパース・インプット・ビューで訓練された場合、過度な適合と構造劣化に悩まされ、新しいビューの一般化は不十分である。 この制限は、光度損失のみを頼りに3D構造を組み込まない最適化から生じる。 この問題に対処するため,Coherent Supergaussian Modeling with Spatial Priors (COSMOS)を提案する。 3次元セグメンテーションから超点の概念に触発されて、COSMOSは局所幾何学的手がかりと外観特徴に基づいてガウス群の超ガウス群を新たに定義することで、3次元構造を先取りする。 この目的のために、COSMOSは超ガウス群全体にわたるグループ間のグローバルな自己意識を適用し、個々のガウス群間の局所的な注意を疎外し、グローバルおよび局所的な空間情報の統合を可能にする。 これらの構造認識機能はガウス属性の予測に使用され、より一貫性のある3D再構成を容易にする。 さらに,超ガウス型グルーピングを活用することで,グループ内位置正則化を強制し,構造コヒーレンスを維持し,フローターを抑制し,スパースビュー条件下でのトレーニング安定性を向上させる。 Blender と DTU に関する実験により,COSMOS は外部深度監視を伴わないスパースビュー設定において最先端の手法を超越していることが示された。

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