Introducing Unbiased Depth into 2D Gaussian Splatting for High-accuracy Surface Reconstruction

要約

最近、2D Gaussian Splatting（2DGS）は、2Dサーフェルを使用して薄い表面を近似することにより、一般的な3DGよりも優れた幾何学の再構成品質を実証しました。
ただし、光沢のある表面を扱うと不足しているため、これらの領域に目に見える穴があります。
反射の不連続性が問題を引き起こすことがわかりました。
拡散から鏡面反射へのジャンプをさまざまな視聴角で適合させるために、最適化されたガウスプリミティブに深さバイアスが導入されます。
それに対処するために、最初に2DGSの深度歪み損失を新しい深度収束損失に置き換えます。これは、深さの連続性に強い制約を課します。
次に、実際の表面を決定する際の深さの基準を修正しました。これは、光線に沿って交差するすべてのガウス人を完全に説明します。
さまざまなデータセットにわたる定性的および定量的評価は、2DGよりも完全で正確な表面で、この方法が再構成の品質を大幅に向上させることを明らかにしています。

要約(オリジナル)

Recently, 2D Gaussian Splatting (2DGS) has demonstrated superior geometry reconstruction quality than the popular 3DGS by using 2D surfels to approximate thin surfaces. However, it falls short when dealing with glossy surfaces, resulting in visible holes in these areas. We found the reflection discontinuity causes the issue. To fit the jump from diffuse to specular reflection at different viewing angles, depth bias is introduced in the optimized Gaussian primitives. To address that, we first replace the depth distortion loss in 2DGS with a novel depth convergence loss, which imposes a strong constraint on depth continuity. Then, we rectified the depth criterion in determining the actual surface, which fully accounts for all the intersecting Gaussians along the ray. Qualitative and quantitative evaluations across various datasets reveal that our method significantly improves reconstruction quality, with more complete and accurate surfaces than 2DGS.

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