論文の概要: ArtifactWorld: Scaling 3D Gaussian Splatting Artifact Restoration via Video Generation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12251v1
- Date: Tue, 14 Apr 2026 03:55:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.222722
- Title: ArtifactWorld: Scaling 3D Gaussian Splatting Artifact Restoration via Video Generation Models
- Title（参考訳）: アーティファクトワールド:映像生成モデルによる3次元ガウス鋳型アーチファクト復元のスケーリング
- Abstract要約: ArtifactWorldは3DGSのアーティファクト修復を、体系的な拡張と同質なデュアルモデルパラダイムを通じて解決するフレームワークである。
この結果から,アーティファクトワールドは,スパース・ビュー・シンセサイザーとロバストな3次元再構成において,最先端の性能を達成できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.182092898781292
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) delivers high-fidelity real-time rendering but suffers from geometric and photometric degradations under sparse-view constraints. Current generative restoration approaches are often limited by insufficient temporal coherence, a lack of explicit spatial constraints, and a lack of large-scale training data, resulting in multi-view inconsistencies, erroneous geometric hallucinations, and limited generalization to diverse real-world artifact distributions. In this paper, we present ArtifactWorld, a framework that resolves 3DGS artifact repair through systematic data expansion and a homogeneous dual-model paradigm. To address the data bottleneck, we establish a fine-grained phenomenological taxonomy of 3DGS artifacts and construct a comprehensive training set of 107.5K diverse paired video clips to enhance model robustness. Architecturally, we unify the restoration process within a video diffusion backbone, utilizing an isomorphic predictor to localize structural defects via an artifact heatmap. This heatmap then guides the restoration through an Artifact-Aware Triplet Fusion mechanism, enabling precise, intensity-guided spatio-temporal repair within native self-attention. Extensive experiments demonstrate that ArtifactWorld achieves state-of-the-art performance in sparse novel view synthesis and robust 3D reconstruction. Code and dataset will be made public.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は高忠実なリアルタイムレンダリングを提供するが、スパースビュー制約下での幾何学的および測光的劣化に悩まされている。
現在の生成的復元アプローチは、時間的コヒーレンス不足、明示的な空間的制約の欠如、大規模なトレーニングデータの欠如によって制限されることが多く、その結果、多視点の不整合、誤った幾何学的幻覚、および様々な現実世界のアーティファクト分布への一般化が制限される。
本稿では,3DGSのアーティファクト修復を,体系的なデータ拡張と同質な二重モデルパラダイムによって解決するフレームワークであるArtifactWorldを提案する。
データボトルネックに対処するため、3DGSアーティファクトの微細な表現学的分類を確立し、モデルロバスト性を高めるために107.5Kの多様なペアビデオクリップからなる総合的なトレーニングセットを構築した。
構造的には,ビデオ拡散バックボーン内の復元過程を統一し,同型予測器を用いてアーチファクトヒートマップを用いて構造欠陥の局所化を行う。
このヒートマップはArtifact-Aware Triplet Fusion機構を通じて修復を誘導し、自然の自己注意の中で正確な、強度誘導された時空間的修復を可能にする。
広汎な実験により、ArtifactWorldはスパース・ノウ・ビュー・シンセサイザーとロバストな3D再構成において最先端のパフォーマンスを達成することが実証された。
コードとデータセットは公開されます。
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