論文の概要: GTSR: Subsurface Scattering Awared 3D Gaussians for Translucent Surface Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22036v1
- Date: Mon, 23 Mar 2026 14:38:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.723646
- Title: GTSR: Subsurface Scattering Awared 3D Gaussians for Translucent Surface Reconstruction
- Title（参考訳）: GTSR: 半透明表面再構成のための3次元ガウシアンによる地下散乱
- Authors: Youwen Yuan, Xi Zhao,
- Abstract要約: 透明物体の表面形状を再構成するための新しい3DGSベースのパイプライン(GTSR)を提案する。
提案手法は,NeuralTO Synデータセットのベースライン再構築手法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7145735930379027
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reconstructing translucent objects from multi-view images is a difficult problem. Previously, researchers have used differentiable path tracing and the neural implicit field, which require relatively large computational costs. Recently, many works have achieved good reconstruction results for opaque objects based on a 3DGS pipeline with much higher efficiency. However, such methods have difficulty dealing with translucent objects, because they do not consider the optical properties of translucent objects. In this paper, we propose a novel 3DGS-based pipeline (GTSR) to reconstruct the surface geometry of translucent objects. GTSR combines two sets of Gaussians, surface and interior Gaussians, which are used to model the surface and scattering color when lights pass translucent objects. To render the appearance of translucent objects, we introduce a method that uses the Fresnel term to blend two sets of Gaussians. Furthermore, to improve the reconstructed details of non-contour areas, we introduce the Disney BSDF model with deferred rendering to enhance constraints of the normal and depth. Experimental results demonstrate that our method outperforms baseline reconstruction methods on the NeuralTO Syn dataset while showing great real-time rendering performance. We also extend the dataset with new translucent objects of varying material properties and demonstrate our method can adapt to different translucent materials.
- Abstract（参考訳）: 多視点画像からの半透明物体の再構成は難しい問題である。
これまで研究者は、比較的大きな計算コストを必要とする、微分可能なパストレースとニューラル暗黙のフィールドを使用してきた。
近年,3DGSパイプラインをベースとした不透明物体の再現性が向上し,高効率化が図られている。
しかし、これらの手法は半透明物体の光学的性質を考慮しないため、半透明物体を扱うのが困難である。
本稿では,透明物体の表面形状を再構成する新しい3DGSベースのパイプライン(GTSR)を提案する。
GTSRは、表面と内部のガウスの2つの集合を結合し、光が半透明な物体を通過するときの表面と散乱色をモデル化するために使用される。
半透明物体の外観を表現するために、フレネル項を用いてガウスの2つの集合をブレンドする手法を提案する。
さらに,非輪郭領域の再構成の詳細を改善するために,遅延レンダリングを用いたDisney BSDFモデルを導入し,正規および深さの制約を強化する。
実験により,提案手法は,リアルタイムレンダリング性能を示しながら,NeuralTO Synデータセットのベースライン再構成手法よりも優れていることが示された。
また, 異なる物質特性を持つ新しい半透明物体を用いてデータセットを拡張し, 異なる半透明材料に適応できることを実証した。
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