論文の概要: The Role and Relationship of Initialization and Densification in 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20714v1
• Date: Sat, 21 Mar 2026 08:37:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.052941
• Title: The Role and Relationship of Initialization and Densification in 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 3次元ガウスめっきにおける初期化とデンシフィケーションの役割と関係
• Abstract要約: 3DGSは3Dガウスの集合を通してシーンを表現し、その位置、空間範囲、ビュー依存の色によってパラメータ化される。 現在の密度化アプローチでは、濃厚化をフルに活用することはできない。 しばしばスパースよりも(顕著に)改善できないイントロダクタ。 SfM点雲。 現在の密度化アプローチでは, 濃厚化をフルに活用できないことを示す。 しばしばスパースよりも(顕著に)改善できないイントロダクタ。 SfM点雲。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.100379811878867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has become the method of choice for photo-realistic 3D reconstruction of scenes, due to being able to efficiently and accurately recover the scene appearance and geometry from images. 3DGS represents the scene through a set of 3D Gaussians, parameterized by their position, spatial extent, and view-dependent color. Starting from an initial point cloud, 3DGS refines the Gaussians' parameters as to reconstruct a set of training images as accurately as possible. Typically, a sparse Structure-from-Motion point cloud is used as initialization. In order to obtain dense Gaussian clouds, 3DGS methods thus rely on a densification stage. In this paper, we systematically study the relation between densification and initialization. Proposing a new benchmark, we study combinations of different types of initializations (dense laser scans, dense (multi-view) stereo point clouds, dense monocular depth estimates, sparse SfM point clouds) and different densification schemes. We show that current densification approaches are not able to take full advantage of dense initialization as they are often unable to (significantly) improve over sparse SfM-based initialization. We will make our benchmark publicly available.
• Abstract（参考訳）: 3Dガウススティング(3DGS)は画像からシーンの外観や形状を効率よく正確に復元できるため、シーンのリアルな3D再構成の選択肢となっている。 3DGSは3Dガウスの集合を通してシーンを表現し、その位置、空間範囲、ビュー依存の色によってパラメータ化される。 初期点雲から始めて、3DGSはガウスのパラメータを洗練し、可能な限り正確にトレーニング画像の集合を再構築する。 通常、スパース構造-移動点クラウドが初期化として使用される。 密度の強いガウス雲を得るために、3DGS法は密度化段階に依存する。 本稿では,デンシフィケーションと初期化の関係を体系的に研究する。 新しいベンチマークを提示し、異なる種類の初期化(高密度レーザースキャン、高密度(マルチビュー)ステレオ点雲、高密度単分子深度推定、スパースSfM点雲)と異なる密度化スキームの組み合わせについて検討した。 近年の密度化手法では,SfMをベースとした低密度初期化よりも(顕著に)改善できないことが多いため,高密度初期化を十分に活用できないことが示されている。 ベンチマークを公開します。

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