Radiant Triangle Soup with Soft Connectivity Forces for 3D Reconstruction and Novel View Synthesis

要約

この作業では、シーンのジオメトリと外観を表すために三角形を使用した推論時間最適化フレームワークを紹介します。
より具体的には、切断された半透明の三角形のプリミティブのコレクションであるTriangle Soupのシーン最適化アルゴリズムを開発します。
3Dシーン表現のために現在の最も幅広く使用されているプリミティブ、すなわちガウススプラット、三角形はより表現力のある色補間を可能にし、下流タスクの大きなアルゴリズムインフラストラクチャの恩恵を受けます。
トライアングルは、フルランクのガウス核とは異なり、自然に組み合わせて表面を形成します。
最適化中に三角形間の接続力を定式化し、3Dで明示的であるが柔らかい表面連続性を促進します。
代表的な3D再構成データセットで実験を行い、競合する測光および幾何学的結果を示します。

要約(オリジナル)

In this work, we introduce an inference-time optimization framework utilizing triangles to represent the geometry and appearance of the scene. More specifically, we develop a scene optimization algorithm for triangle soup, a collection of disconnected semi-transparent triangle primitives. Compared to the current most-widely used primitives for 3D scene representation, namely Gaussian splats, triangles allow for more expressive color interpolation, and benefit from a large algorithmic infrastructure for downstream tasks. Triangles, unlike full-rank Gaussian kernels, naturally combine to form surfaces. We formulate connectivity forces between triangles during optimization, encouraging explicit, but soft, surface continuity in 3D. We perform experiments on a representative 3D reconstruction dataset and show competitive photometric and geometric results.

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