Trim 3D Gaussian Splatting for Accurate Geometry Representation

要約

このペーパーでは、画像から正確な 3D ジオメトリを再構築するための Trim 3D Gaussian Splatting (TrimGS) を紹介します。
3D ガウスからのジオメトリ再構築に関するこれまでの技術は、主に強力なジオメトリ正則化の探索に焦点を当てていました。
代わりに、新しい観点から、正確な構造を維持しながら不正確なジオメトリを選択的に除去するガウス トリミングによってシーンの正確な 3D ジオメトリを取得することを提案します。
これを達成するために、個々の 3D ガウスの寄与を分析し、冗長または不正確なガウスを除去する寄与ベースのトリミング戦略を提案します。
さらに、私たちの実験的および理論的分析により、比較的小さなガウス スケールが、複雑な詳細を表現および最適化する上で無視できない要素であることが明らかになりました。
したがって、提案された TrimGS は比較的小さなガウス スケールを維持します。
さらに、TrimGS は、従来技術の効果的なジオメトリ正則化戦略とも互換性があります。
オリジナルの 3DGS および最先端の 2DGS と組み合わせると、TrimGS は一貫してより正確なジオメトリとより高い知覚品質をもたらします。
私たちのプロジェクトページは https://trimgs.github.io です

要約(オリジナル)

In this paper, we introduce Trim 3D Gaussian Splatting (TrimGS) to reconstruct accurate 3D geometry from images. Previous arts for geometry reconstruction from 3D Gaussians mainly focus on exploring strong geometry regularization. Instead, from a fresh perspective, we propose to obtain accurate 3D geometry of a scene by Gaussian trimming, which selectively removes the inaccurate geometry while preserving accurate structures. To achieve this, we analyze the contributions of individual 3D Gaussians and propose a contribution-based trimming strategy to remove the redundant or inaccurate Gaussians. Furthermore, our experimental and theoretical analyses reveal that a relatively small Gaussian scale is a non-negligible factor in representing and optimizing the intricate details. Therefore the proposed TrimGS maintains relatively small Gaussian scales. In addition, TrimGS is also compatible with the effective geometry regularization strategies in previous arts. When combined with the original 3DGS and the state-of-the-art 2DGS, TrimGS consistently yields more accurate geometry and higher perceptual quality. Our project page is https://trimgs.github.io

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