論文の概要: Capacity-Controlled Multi-View Stylization of 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26754v1
• Date: Thu, 25 Jun 2026 08:36:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.218076
• Title: Capacity-Controlled Multi-View Stylization of 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 容量制御による3次元ガウス平板の多視点スティル化
• Abstract要約: 3DGSのマルチビュースタイリングのためのキャパシティ制御フレームワークを提案する。 可変強度のカラム容量制約を導入することにより,複数対1のマッチングが緩和される。 また、シーンコンテンツとスタイルパターンの対応を制約するために、新しいクロスビューマッチングガイダンスを組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.3033154284523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While 3D Gaussian Splatting (3DGS) provides an efficient and explicit representation for novel view synthesis, enforcing stylistic coherence across viewpoints remains challenging. Existing 3D stylization methods typically apply 2D feature-matching losses independently per rendered view, which leads to unstable style allocation, many-to-one feature reuse, and limited cross-view consistency. We propose a capacity-controlled framework for multi-view stylization of 3DGS, grounded in optimal transport. Specifically, we reformulate local style matching as a semi-balanced optimal transport problem. By introducing explicit column-capacity constraints with tunable strength, our formulation mitigates many-to-one matching and enables controllable allocation of style features. This transport-based objective provides a principled mechanism for balancing feature coverage and stylistic diversity while maintaining stable correspondences across viewpoints. To further enhance cross-view coherence, we incorporate a novel cross-view matching guidance to constrain correspondences between scene content and style patterns. In addition, we introduce several geometric regularizations to enhance the vanilla 3DGS, thereby enabling optimized Gaussian primitives to represent finer-grained textures during stylization. Extensive experiments demonstrate that our approach significantly improves multi-view stylistic consistency and produces stable, expressive 3D stylizations while preserving the core semantic structure of the scene.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新規な視点合成のための効率的で明示的な表現を提供するが、視点のスタイリスティックなコヒーレンスを強制することは依然として困難である。 既存の3Dスタイリング手法は、通常、レンダリングビューごとに独立して2D特徴マッチング損失を適用し、不安定なスタイル割り当て、多対一の機能の再利用、限定的なクロスビュー一貫性をもたらす。 最適輸送を基盤とした3DGSのマルチビュースタイリングのためのキャパシティ制御フレームワークを提案する。 具体的には、半平衡最適輸送問題として局所的なスタイルマッチングを再構成する。 本定式化は列容量制約を調整可能な強度で導入することにより,多対一マッチングを緩和し,スタイル特徴の制御可能なアロケーションを可能にする。 このトランスポートベースの目的は、視点を越えた安定した対応を維持しつつ、特徴カバレッジとスタイル的多様性のバランスをとるための原則化されたメカニズムを提供する。 クロスビュー・コヒーレンスをさらに強化するため,シーン内容とスタイルパターンの対応を制約する新しいクロスビュー・マッチング・ガイダンスを組み込んだ。 さらに、バニラ3DGSを強化するために幾何正規化を導入し、最適化されたガウスプリミティブをスタイリング中によりきめ細かいテクスチャを表現することができるようにした。 大規模な実験により,本手法は多視点スタイリスティックな一貫性を著しく向上し,シーンのコアセマンティックな構造を維持しつつ,安定かつ表現力のある3Dスタイリゼーションを実現することが示された。

関連論文リスト

• Unfolding 3D Gaussian Splatting via Iterative Gaussian Synopsis [48.743921535513635]
  イテレーティブ・ガウス・シンプシス(Iterative Gaussian Synopsis)は、トップダウンの「展開」スキームを通じてコンパクトでプログレッシブなレンダリングを行うための新しいフレームワークである。 提案手法は3DGSモデルから始まり,適応的かつ学習可能なマスクベースプルーニング機構を用いて,粗いLODを反復的に導出する。 この組み合わせはコンパクトで表現力のある特徴表現を生み出し、冗長性を最小化し、効率よく、レベル固有の適応をサポートするように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-13T16:28:35Z)
• DiffStyle3D: Consistent 3D Gaussian Stylization via Attention Optimization [22.652699040654046]
  3Dスタイルの転送により、視覚的に表現可能な3Dコンテンツを作成することができる。 DiffStyle3Dを提案する。DiffStyle3Dは3DGSスタイル転送のための新しい拡散型パラダイムである。 DiffStyle3Dは最先端の手法より優れ、より高度なスタイリゼーション品質と視覚リアリズムを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-27T15:41:11Z)
• TIGaussian: Disentangle Gaussians for Spatial-Awared Text-Image-3D Alignment [58.46706158310462]
  TIGaussian は 3D Gaussian Splatting (3DGS) 特性を利用して、相互モダリティアライメントを強化する。 我々のマルチブランチ3DGSトークン化器は、3DGS構造の固有の性質をコンパクトな潜在表現に分解する。 テキスト3D投影モジュールは、テキスト3Dアライメントを改善するために、3D機能をテキスト埋め込みスペースに適応的にマッピングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-27T06:30:32Z)
• Joint Semantic and Rendering Enhancements in 3D Gaussian Modeling with Anisotropic Local Encoding [86.55824709875598]
  本稿では,セマンティックとレンダリングの両方を相乗化する3次元セマンティックガウスモデリングのための統合拡張フレームワークを提案する。 従来の点雲形状符号化とは異なり、細粒度3次元形状を捉えるために異方性3次元ガウシアン・チェビシェフ記述子を導入する。 我々は、学習した形状パターンを継続的に更新するために、クロスシーンの知識伝達モジュールを使用し、より高速な収束と堅牢な表現を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-05T18:33:50Z)
• Stylos: Multi-View 3D Stylization with Single-Forward Gaussian Splatting [11.720515089961339]
  提案するStylosは、3Dスタイル転送のための単一フォワード3Dガウスフレームワークで、未提示コンテンツで動作する。 Stylosは、シーンごとの最適化や事前に計算されたポーズなしで、スタイリングされた3Dシーンを合成する。 複数のデータセットにわたる実験は、Stylosが高品質なゼロショットスタイリングを提供することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-30T16:09:13Z)
• FHGS: Feature-Homogenized Gaussian Splatting [7.238124816235862]
  $textitFHGS$は物理モデルにインスパイアされた新しい3D機能融合フレームワークである。 3DGSのリアルタイムレンダリング効率を保ちながら、事前訓練されたモデルから3Dシーンへの任意の2D特徴の高精度マッピングを実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-25T14:08:49Z)
• SeMv-3D: Towards Concurrency of Semantic and Multi-view Consistency in General Text-to-3D Generation [122.47961178994456]
  SeMv-3Dは、GT23D生成におけるセマンティックアライメントとマルチビュー一貫性を協調的に強化する新しいフレームワークである。 本稿では,TPL(Triplane Prior Learning)について紹介する。 我々はまた、一貫した任意のビュー合成を可能にする、三葉飛行機(SAT)における事前ベースセマンティックアライニング(Semantic Aligning)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T07:02:06Z)
• FreeSplat: Generalizable 3D Gaussian Splatting Towards Free-View Synthesis of Indoor Scenes [50.534213038479926]
  FreeSplatは、長いシーケンス入力から自由視点合成まで、幾何学的に一貫した3Dシーンを再構築することができる。 ビュー数に関係なく、広いビュー範囲にわたる堅牢なビュー合成を実現するための、シンプルで効果的なフリービュートレーニング戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T08:40:14Z)

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。