論文の概要: Cross-Instance Gaussian Splatting Registration via Geometry-Aware Feature-Guided Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21936v2
• Date: Thu, 26 Mar 2026 17:32:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 18:28:14.969879
• Title: Cross-Instance Gaussian Splatting Registration via Geometry-Aware Feature-Guided Alignment
• Title（参考訳）: 幾何型特徴誘導アライメントを用いたクロスインスタンスガウス平滑化レジストレーション
• Authors: Roy Amoyal, Oren Freifeld, Chaim Baskin,
• Abstract要約: 類似性変換(回転, 翻訳, スケール)により2つの独立な3次元ガウススプラッティング(3DGS)モデルを整列する新しい手法を提案する。 同じ対象の場合、GSAは、他の方法が真のスケールを与えられたとしても、しばしば大きなマージンで以前の作業より優れる。 GSAは、カテゴリレベルの3DGS登録と新しいアプリケーションのアンロックのための、最初の効果的なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.82234579083064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Gaussian Splatting Alignment (GSA), a novel method for aligning two independent 3D Gaussian Splatting (3DGS) models via a similarity transformation (rotation, translation, and scale), even when they are of different objects in the same category (e.g., different cars). In contrast, existing methods can only align 3DGS models of the same object (e.g., the same car) and often must be given true scale as input, while we estimate it successfully. GSA leverages viewpoint-guided spherical map features to obtain robust correspondences and introduces a two-step optimization framework that aligns 3DGS models while keeping them fixed. First, we apply an iterative feature-guided absolute orientation solver as our coarse registration, which is robust to poor initialization (e.g., 180 degrees misalignment or a 10x scale gap). Next, we use a fine registration step that enforces multi-view feature consistency, inspired by inverse radiance-field formulations. The first step already achieves state-of-the-art performance, and the second further improves results. In the same-object case, GSA outperforms prior works, often by a large margin, even when the other methods are given the true scale. In the harder case of different objects in the same category, GSA vastly surpasses them, providing the first effective solution for category-level 3DGS registration and unlocking new applications. Project webpage: https://bgu-cs-vil.github.io/GSA-project/
• Abstract（参考訳）: 類似性変換(回転, 翻訳, スケール)を通じて2つの独立な3次元ガウススティング(3DGS)モデルを整列する新しい手法であるガウスススティングアライメント(GSA)を提案する。 対照的に、既存の手法では、同じオブジェクト(例えば、同じ車)の3DGSモデルしか整列できず、しばしば入力として真のスケールを与えなければならない。 GSAは、3DGSモデルを固定しながら整列する2段階の最適化フレームワークを導入する。 まず、粗い初期化(例えば180度ずれや10倍のスケールギャップ)に対して頑健な、反復的特徴誘導絶対方向解決器を粗い登録として適用する。 次に、逆放射場定式化にインスパイアされた多視点特徴整合性を実現するための詳細な登録手順を用いる。 第1ステップはすでに最先端のパフォーマンスを達成しており、第2ステップは結果をさらに改善している。 同じ対象の場合、GSAは、他の方法が真のスケールを与えられたとしても、しばしば大きなマージンで以前の作業より優れる。 同じカテゴリの異なるオブジェクトの難しい場合、GSAはそれらをはるかに超え、カテゴリレベルの3DGS登録と新しいアプリケーションのアンロックのための最初の効果的なソリューションを提供する。 プロジェクトWebページ: https://bgu-cs-vil.github.io/GSA-project/

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