論文の概要: Detailed Geometry and Appearance from Opportunistic Motion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26665v1
• Date: Fri, 27 Mar 2026 17:59:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.637842
• Title: Detailed Geometry and Appearance from Opportunistic Motion
• Title（参考訳）: オポチュニスト運動の詳細な形状と外観
• Authors: Ryosuke Hirai, Kohei Yamashita, Antoine Guédon, Ryo Kawahara, Vincent Lepetit, Ko Nishino,
• Abstract要約: 固定カメラの粗い集合から3次元形状と外観を再構築することは、幅広い用途において基礎的な課題である。 静止カメラは局所座標フレーム内の物体の軌道を効果的に公転し、仮想的な視点を提供する。 しかし、この物体の動きを調和させることは、物体のポーズの密結合と幾何学的推定と、静的照明下で動く物体の複雑な外観変化の2つの課題をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.38825288921379
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing 3D geometry and appearance from a sparse set of fixed cameras is a foundational task with broad applications, yet it remains fundamentally constrained by the limited viewpoints. We show that this bound can be broken by exploiting opportunistic object motion: as a person manipulates an object~(e.g., moving a chair or lifting a mug), the static cameras effectively ``orbit'' the object in its local coordinate frame, providing additional virtual viewpoints. Harnessing this object motion, however, poses two challenges: the tight coupling of object pose and geometry estimation and the complex appearance variations of a moving object under static illumination. We address these by formulating a joint pose and shape optimization using 2D Gaussian splatting with alternating minimization of 6DoF trajectories and primitive parameters, and by introducing a novel appearance model that factorizes diffuse and specular components with reflected directional probing within the spherical harmonics space. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets with extremely sparse viewpoints demonstrate that our method recovers significantly more accurate geometry and appearance than state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 固定カメラの粗い集合から3次元形状と外観を再構成することは、幅広い用途において基礎的な課題であるが、制限された視点で基本的に制限されている。 物体~(例えば、椅子を動かしたり、マグカップを持ち上げたりする)を操作すると、静的カメラはその局所座標フレーム内の物体の「軌道」を効果的に制御し、仮想的な視点を提供する。 しかし、この物体の動きを調和させることは、物体のポーズの密結合と幾何学的推定と、静的照明下で動く物体の複雑な外観変化の2つの課題をもたらす。 本研究では, 6DoF軌道と原始パラメータを交互に最小化した2次元ガウススプラッティングを用いて, 関節ポーズと形状最適化を定式化し, 球面高調波空間内での反射方向プローブによる拡散成分とスペクトル成分を分解する新しい外観モデルを導入する。 極めてスパースな視点を持つ合成および実世界のデータセットに対する大規模な実験により、我々の手法は最先端のベースラインよりもはるかに正確な幾何と外観を復元することを示した。

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