מושגי ליבה
単眼ビデオから高品質で時間一貫性のあるメッシュを再構成する手法を提案する。
תקציר
本研究は、単眼ビデオから高品質で時間一貫性のあるメッシュを再構成する手法「Dynamic Gaussians Mesh (DG-Mesh)」を提案している。
まず、3D Gaussian Splattingを用いて動的なシーンを表現する。これにより、メモリ効率が高く、明示的な幾何情報を持つ表現が得られる。次に、Poisson Solverと微分可能なMarchingCubesアルゴリズムを組み合わせて、Gaussianから高品質なメッシュを抽出する。
さらに、Gaussian-Mesh Anchoringを提案し、メッシュの面とGaussianの1対1対応を取ることで、より均一に分布したGaussianを得る。また、Cycle-Consistent Deformationにより、Gaussianの変形を正準空間と整合的に行う。
これらの手法により、DG-Meshは単眼ビデオから高品質なメッシュを再構成し、メッシュ頂点の時間的な対応も得ることができる。実験では、従来手法と比較して優れた再構成結果を示している。また、テクスチャ編集などの応用例も示されている。
סטטיסטיקה
再構成されたメッシュのChamfer Distance(CD)は0.762、Earth Mover Distance(EMD)は0.073と良好な値を示している。
メッシュレンダリングのPSNRは33.890、SSIMは0.982、LPIPSは0.061と高品質な結果が得られている。
ציטוטים
"我々の手法は、単眼ビデオから高品質で時間一貫性のあるメッシュを再構成することができる。"
"Gaussian-Mesh Anchoringにより、メッシュの面とGaussianの1対1対応を取ることで、より均一に分布したGaussianを得ることができる。"
"Cycle-Consistent Deformationにより、Gaussianの変形を正準空間と整合的に行うことができる。"