論文の概要: CylinderSplat: 3D Gaussian Splatting with Cylindrical Triplanes for Panoramic Novel View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05882v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 04:04:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:44.997075
• Title: CylinderSplat: 3D Gaussian Splatting with Cylindrical Triplanes for Panoramic Novel View Synthesis
• Title（参考訳）: CylinderSplat:パノラマノビュー合成のための円筒型三葉機を用いた3次元ガウス平滑化
• Authors: Qiwei Wang, Xianghui Ze, Jingyi Yu, Yujiao Shi,
• Abstract要約: CylinderSplatはパノラマ3DGSのフィードフォワードフレームワークである。 シングルビューおよびマルチビューパノラマノビュー合成において、最先端の結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.231427733457224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Feed-forward 3D Gaussian Splatting (3DGS) has shown great promise for real-time novel view synthesis, but its application to panoramic imagery remains challenging. Existing methods often rely on multi-view cost volumes for geometric refinement, which struggle to resolve occlusions in sparse-view scenarios. Furthermore, standard volumetric representations like Cartesian Triplanes are poor in capturing the inherent geometry of $360^\circ$ scenes, leading to distortion and aliasing. In this work, we introduce CylinderSplat, a feed-forward framework for panoramic 3DGS that addresses these limitations. The core of our method is a new {cylindrical Triplane} representation, which is better aligned with panoramic data and real-world structures adhering to the Manhattan-world assumption. We use a dual-branch architecture: a pixel-based branch reconstructs well-observed regions, while a volume-based branch leverages the cylindrical Triplane to complete occluded or sparsely-viewed areas. Our framework is designed to flexibly handle a variable number of input views, from single to multiple panoramas. Extensive experiments demonstrate that CylinderSplat achieves state-of-the-art results in both single-view and multi-view panoramic novel view synthesis, outperforming previous methods in both reconstruction quality and geometric accuracy.
• Abstract（参考訳）: 3DGS(Feed-forward 3D Gaussian Splatting)は、リアルタイムの新規ビュー合成において大きな期待を抱いているが、パノラマ画像への応用はいまだに困難である。 既存の手法は、しばしば多ビューのコストボリュームを幾何学的洗練に頼り、スパースビューのシナリオにおけるオクルージョンを解決するのに苦労する。 さらに、Cartesian Triplanesのような標準的な体積表現は、360^\circ$のシーンの固有の幾何学を捉えるのに貧弱であり、歪みとエイリアスに繋がる。 本研究では,パノラマ3DGSのフィードフォワードフレームワークであるCylinderSplatを紹介する。 提案手法のコアとなるのは,マンハッタンの世界的仮定に忠実なパノラマデータや実世界の構造に整合した,新しい「円筒型三葉飛行機」表現である。 画素ベースの分岐はよく保存された領域を再構成し、体積ベースの分岐は円筒型三葉飛行機を利用して、隠蔽された領域や疎視された領域を完備する。 私たちのフレームワークは、単一のパノラマから複数のパノラマまで、様々な入力ビューを柔軟に処理するように設計されています。 CylinderSplatは、単一ビューと多ビューのパノラマノビュー合成において最先端の結果を達成し、再現精度と幾何精度の両方で従来の手法より優れていることを示した。

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