論文の概要: VidSplat: Gaussian Splatting Reconstruction with Geometry-Guided Video Diffusion Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11424v1
• Date: Tue, 12 May 2026 02:20:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.527098
• Title: VidSplat: Gaussian Splatting Reconstruction with Geometry-Guided Video Diffusion Priors
• Title（参考訳）: VidSplat:Geometry-Guided Video Diffusion Priorsを用いたガウススプラッティング再構成
• Authors: Jimin Tang, Wenyuan Zhang, Junsheng Zhou, Zian Huang, Kanle Shi, Shenkun Xu, Yu-Shen Liu, Zhizhong Han,
• Abstract要約: VidSplatは、トレーニング不要な生成的再構築フレームワークである。 生成と再構築の効果的な統合を可能にする2つの重要な課題に取り組む。 広範に使用されているベンチマーク実験は、スパースビューのシーン再構成における優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.88300861391114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gaussian Splatting has achieved remarkable progress in multi-view surface reconstruction, yet it exhibits notable degradation when only few views are available. Although recent efforts alleviate this issue by enhancing multi-view consistency to produce plausible surfaces, they struggle to infer unseen, occluded, or weakly constrained regions beyond the input coverage. To address this limitation, we present VidSplat, a training-free generative reconstruction framework that leverages powerful video diffusion priors to iteratively synthesize novel views that compensate for missing input coverage, and thereby recover complete 3D scenes from sparse inputs. Specifically, we tackle two key challenges that enable the effective integration of generation and reconstruction. First, for 3D consistent generation, we elaborate a training-free, stage-wise denoising strategy that adaptively guides the denoising direction toward the underlying geometry using the rendered RGB and mask images. Second, to enhance the reconstruction, we develop an iterative mechanism that samples camera trajectories, explores unobserved regions, synthesizes novel views, and supplements training through confidence weighted refinement. VidSplat performs robustly to sparse input and even a single image. Extensive experiments on widely used benchmarks demonstrate our superior performance in sparse-view scene reconstruction.
• Abstract（参考訳）: ガウススプラッティングは多面体表面の再構成において顕著な進歩を遂げているが、ほんのわずかな視界しか得られない場合に顕著な劣化が見られる。 近年の取り組みは、多視点整合性を高めて可塑性表面を生成することでこの問題を軽減するが、彼らは入力カバレッジを超えた、見えない、隠蔽された、あるいは弱い制約のある領域を推測するのに苦労している。 この制限に対処するために、VidSplatは、強力なビデオ拡散を利用したトレーニング不要な生成再構成フレームワークで、不足する入力カバレッジを補う新しいビューを反復的に合成し、スパース入力から完全な3Dシーンを復元する。 具体的には、生成と再構築の効果的な統合を可能にする2つの重要な課題に取り組む。 まず、3次元一貫した生成のために、レンダリングされたRGBとマスク画像を用いて、下層の幾何学的方向を適応的に案内する訓練不要の段階的認知戦略を詳述する。 第2に, カメラトラジェクトリを抽出し, 未観測領域を探索し, 新規なビューを合成し, 信頼度重み付けによるトレーニングを補完する反復的機構を開発する。 VidSplatは、入力をスパースし、単一のイメージさえも確実に実行します。 広範に使用されているベンチマークの大規模な実験は、スパースビューのシーン再構成における優れた性能を示している。

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