고품질 사진 사실적 렌더링을 위한 가우시안 스플래팅의 밀도 제어 개선
본 논문은 3D 가우시안 스플래팅(3DGS) 기법의 적응형 밀도 제어(ADC) 메커니즘의 한계를 해결하고자 한다. 픽셀 오차 기반의 새로운 밀도 제어 방식을 제안하고, 클로닝 작업 시 발생하는 편향을 해결하며, 전체 프리미티브 개수를 효과적으로 제어하는 메커니즘을 소개한다. 이를 통해 기존 방식 대비 일관되게 우수한 성능 향상을 달성한다.
3DGSR: 고품질 3D 표면 재구성을 위한 3D 가우시안 스플래팅 기반 암묵적 방법
본 논문은 3D 가우시안 스플래팅과 암묵적 부호화 거리 함수(SDF)를 결합하여 고품질 3D 표면 재구성을 달성하는 방법을 제안한다. 이를 통해 3D 가우시안 스플래팅의 효율성과 렌더링 품질을 유지하면서도 정확한 3D 표면 재구성이 가능하다.
객체 중심 광선 샘플링을 통한 희소 3D 재구성
본 연구는 360도 보정된 카메라 리그에서 포착된 희소 뷰에서 3D 객체 표면을 효율적으로 재구성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 MLP 기반 신경 표현과 삼각형 메시를 결합한 하이브리드 모델을 사용하며, 특히 객체 중심 광선 샘플링 기법을 통해 다중 뷰에 걸쳐 동일한 3D 지점을 효과적으로 업데이트할 수 있다. 이를 통해 희소 뷰 설정에서도 정확한 3D 재구성이 가능하며, 추가적인 마스크 감독 없이도 우수한 성능을 달성할 수 있다.
실제 장면 정보를 정확히 반영하는 픽셀 기반 그래디언트를 통한 3D 가우시안 스플래팅의 밀도 제어
초기 포인트 클라우드가 충분하지 않은 영역에서 효과적으로 포인트를 성장시켜 보다 정확하고 상세한 재구성을 달성할 수 있다.
일반 비강체 장면의 3D 재구성을 위한 최신 동향
이 보고서는 다양한 센서 유형(단안, 다시점, RGB-D, LiDAR 등)을 사용하여 일반 비강체 장면을 재구성하는 최신 기술을 포괄적으로 다룹니다. 장면 분해, 편집 및 제어, 일반화 가능하고 생성적인 모델링과 같은 관련 기술도 소개합니다.