論文の概要: Depth Peeling for High-Fidelity Gaussian-Enhanced Surfel Rendering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25345v1
- Date: Mon, 25 May 2026 02:03:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-26 19:50:19.239977
- Title: Depth Peeling for High-Fidelity Gaussian-Enhanced Surfel Rendering
- Title（参考訳）: 高密度ガウス強化サーフェルレンダリングのための深さピーリング
- Authors: Keyang Ye, Hongzhi Wu, Kun Zhou,
- Abstract要約: DP-GESは半透明境界で不透明なサーベイルを拡大し、Depth Peelingを活用して正確なピクセル単位のオーダーを確立する新しい表現である。
この設計は、正しい透過率変調によるソートフリーガウススプラッティングを可能にし、エイリアスやポップアップアーティファクトを効果的に除去する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.374149511931222
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Novel view synthesis has been significantly advanced by NeRFs and 3D Gaussian Splatting (3DGS), which require ordering volumetric samples or primitives for correct color blending. While the recent Gaussian-Enhanced Surfels (GES) enable high-performance, sort-free rendering, they suffer from aliasing artifacts and suboptimal reconstruction. To address these limitations, we propose DP-GES, a novel representation that augments opaque surfels with semi-transparent boundaries and leverages Depth Peeling to establish accurate per-pixel ordering. This design enables sort-free Gaussian splatting with correct transmittance modulation, effectively eliminating aliasing and popping artifacts while facilitating a fully differentiable joint optimization. Extensive experiments demonstrate that our method achieves superior reconstruction quality and compares favorably against state-of-the-art techniques across a wide range of scenes.
- Abstract（参考訳）: 新規なビュー合成はNeRFsと3D Gaussian Splatting (3DGS)によって大幅に進歩し、正しい色のブレンディングにはボリュームサンプルやプリミティブを順序付けする必要がある。
最近のGaussian-Enhanced Surfels (GES)は高性能でソートフリーなレンダリングを可能にするが、アーティファクトのエイリアスや準最適再構築に悩まされている。
これらの制約に対処するため,DP-GESを提案する。これは半透明境界で不透明なサーベイルを拡大し,Depth Peelingを活用して画素単位の正確な順序付けを実現する新しい表現である。
この設計は、正しい透過率変調によるソートフリーガウススプラッティングを可能にし、完全に微分可能な関節最適化を容易にしながら、エイリアスやポップアップアーティファクトを効果的に除去する。
大規模な実験により,本手法は高い再現性を示し,様々な場面で最先端技術と比較した。
関連論文リスト
- Anti-Aliased 2D Gaussian Splatting [16.042394978941516]
2次元ガウススティング(2DGS)は、新しいビュー合成と表面再構成のための有望な方法として登場した。
2DGSは、トレーニング中に使用するものと異なるサンプリングレートでレンダリングする際に、重いエイリアシングアーティファクトに悩まされる。
AA-2DGSは2次元ガウススプラッティングのアンチエイリアス化された定式化であり、その幾何学的利点を維持しつつ、異なるスケールでのレンダリング品質を著しく向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-12T19:49:57Z) - When Gaussian Meets Surfel: Ultra-fast High-fidelity Radiance Field Rendering [33.37225825828824]
ビュー依存色を持つ2次元不透明なサーベイルは、粗いスケールの幾何学とシーンの外観を表す。
GESの完全なソートフリーレンダリングは、非常に高速なレートを達成するが、ビュー一貫性のある画像も生成する。
GESは超高速高忠実放射率場レンダリングの魅力的な表現として最先端の技術を推し進める。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-24T13:32:58Z) - FreeSplat++: Generalizable 3D Gaussian Splatting for Efficient Indoor Scene Reconstruction [50.534213038479926]
FreeSplat++は大規模な屋内全シーン再構築の代替手法である。
深度調整による微調整により,再現精度が大幅に向上し,トレーニング時間も大幅に短縮された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-29T06:22:08Z) - Beyond Gaussians: Fast and High-Fidelity 3D Splatting with Linear Kernels [51.08794269211701]
本稿では,ガウスカーネルを線形カーネルに置き換えて,よりシャープで高精度な結果を得る3Dリニアスティング(DLS)を提案する。
3DLSは、最先端の忠実さと正確さを示し、ベースライン3DGSよりも30%のFPS改善を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-19T11:59:54Z) - GUS-IR: Gaussian Splatting with Unified Shading for Inverse Rendering [83.69136534797686]
GUS-IRは、粗く光沢のある表面を特徴とする複雑なシーンの逆レンダリング問題に対処するために設計された新しいフレームワークである。
本稿では、逆レンダリング、フォワードシェーディング、遅延シェーディングに広く使われている2つの顕著なシェーディング技術を分析し、比較することから始める。
両手法の利点を組み合わせた統合シェーディングソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-12T01:51:05Z) - Gaussian Opacity Fields: Efficient Adaptive Surface Reconstruction in Unbounded Scenes [50.92217884840301]
Gaussian Opacity Fields (GOF)は、シーンにおける効率的で高品質で適応的な表面再構成のための新しいアプローチである。
GOFは3Dガウスのレイトレーシングに基づくボリュームレンダリングに由来する。
GOFは、表面再構成と新しいビュー合成において、既存の3DGSベースの手法を超越している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-16T17:57:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。