論文の概要: OC-GS: Gaussian Splatting for Irregular Turntable Capture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.31572v1
- Date: Fri, 25 Sep 2026 17:35:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.523835
- Title: OC-GS: Gaussian Splatting for Irregular Turntable Capture
- Title（参考訳）: OC-GS:不規則なターンテーブルキャプチャのためのガウススプラッティング
- Abstract要約: OC-GSは、共有カメラ、回転軸、ピボットを維持しながら、各画像の角度を洗練するオブジェクト中心のガウススプラッティングである。
12, 8, 6 個の不規則な空間ビューを持つレンダリング対象では、OC-GS は21.26, 19.36, 15.83dBの平均フォアグラウンドPSNRスコアを達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.377332218510743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Uneven rotation and dropped frames make equal-angle assumptions unreliable for turntable reconstruction. We present OC-GS, an object-centric Gaussian splatting that refines each image's angle while maintaining a shared camera, rotation axis, and pivot. This orbit-consistent refinement jointly optimizes image-derived geometry and angles to reconstruct objects from sparse, irregular captures. On rendered objects with 12, 8, and 6 irregularly spaced views, OC-GS achieves mean foreground PSNR scores of 21.26, 19.36, and 15.83dB, respectively, exceeding all four evaluated pose-free Gaussian splatting baselines in each condition. Under a shared trainer, refining image-estimated angles improves mean foreground PSNR by 7.88dB over keeping those estimates fixed. An ablation study shows that both image-derived angle initialization and the shared motion model contribute to the improvement. On real captures, OC-GS's refinement increases mean foreground PSNR by 0.70dB. Results show that refining uncertain angles within a shared motion model improves reconstruction from sparse, irregular turntable captures.
- Abstract（参考訳）: 不均一な回転と下降フレームは、ターンテーブル再構成では信頼できない等角仮定を与える。
我々は,共有カメラ,回転軸,ピボットを維持しながら,各画像の角度を改良するオブジェクト中心のガウススプラッティングOC-GSを提案する。
この軌道一貫性のある改良は、画像由来の幾何学と角度を共同で最適化し、粗い不規則な捕獲から物体を再構成する。
12、8、6つの不規則な空間ビューを持つレンダリングオブジェクトでは、OC-GSは、それぞれ21.26、19.36、および15.83dBの平均PSNRスコアを達成し、各条件における4つの評価されたポーズなしガウス的スプラッティングベースラインを超える。
共有トレーナーの下では、画像推定角度の精製により、それらの推定値を固定するよりも、平均前景PSNRが7.88dB向上する。
アブレーション研究では、画像由来の角度初期化と共有運動モデルの両方が改善に寄与することが示された。
実際の捕獲では、OC-GSの精製によりPSNRの平均0.70dBが増加する。
その結果、共有動作モデル内での不確実な角度を精製することで、スパースな不規則なターンテーブルキャプチャーからの再構成を改善することがわかった。
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