3D Gaussian Splatting with Depth and Normal Priors for Improved Indoor Scene Reconstruction

Core Concepts

Incorporating depth and normal priors into the optimization of 3D Gaussian splatting improves the photorealism and geometric accuracy of indoor scene reconstructions, enabling efficient mesh extraction directly from the optimized Gaussian representation.

Abstract

The paper presents a method called "DN-Splatter" that extends 3D Gaussian splatting, a differentiable rendering technique, by incorporating depth and normal priors to improve the reconstruction quality of indoor scenes.
Key highlights:

Depth regularization is applied to the optimization of 3D Gaussian splatting, using sensor depth data or monocular depth estimates, to better align the Gaussian positions with the true scene geometry.
Smoothness constraints are enforced on the rendered depth maps to ensure smooth depth transitions.
Normal priors obtained from monocular normal estimation networks are used to align the orientations of the 3D Gaussians with the scene geometry.
The regularized Gaussian scene representation is then used to directly extract meshes using Poisson surface reconstruction, without the need for additional optimization or refinement stages.
Experiments on indoor datasets show that the proposed depth and normal regularization strategy significantly improves the quality of the reconstructed meshes compared to baseline 3D Gaussian splatting and other neural implicit reconstruction methods.

Stats

3D Gaussian splatting can represent a scene with millions of differentiable 3D Gaussian primitives with optimizable geometric and appearance properties.
Depth regularization is applied using a gradient-aware logarithmic depth loss and a total variation loss on the rendered depth maps.
Normal priors are obtained from a pre-trained monocular normal estimation network and used to align the orientations of the 3D Gaussians.

Quotes

"Incorporating depth and normal priors into the optimization of 3D Gaussian splatting improves the photorealism and geometric accuracy of indoor scene reconstructions, enabling efficient mesh extraction directly from the optimized Gaussian representation."
"We regularize the optimization of 3D Gaussian splatting in indoor scenes with depth and smoothness constraints enhancing novel view synthesis results whilst respecting the captured scene geometry better."
"We use monocular normal priors to align Gaussians with the scene geometry and show how this results in more accurate geometry reconstructions."

Key Insights Distilled From

DN-Splatter

by Matias Turku... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17822.pdf

Deeper Inquiries

How could the proposed depth and normal regularization strategy be extended to handle more challenging capture conditions, such as motion blur and other artifacts, in sparse view settings

提案された深度と法線の正則化戦略は、より困難なキャプチャ条件、例えばモーションブラーなどのアーティファクトを扱うためにどのように拡張できるでしょうか？
提案された深度と法線の正則化戦略は、より困難なキャプチャ条件に対処するためにいくつかの方法で拡張できます。まず、モーションブラーや他のアーティファクトを処理するために、ノイズ除去や画像補間などの画像処理手法を導入することが考えられます。また、複数のビューからの情報を組み合わせて、より正確な深度推定を行うことも有効です。さらに、深層学習モデルを使用して、モーションブラーを補正するためのテクニックを組み込むことも考えられます。これにより、より複雑な状況での深度と法線の推定精度が向上し、より高品質な再構成が可能になります。

What other types of geometric priors or scene representations could be integrated with 3D Gaussian splatting to further improve the quality and efficiency of the reconstructions

3Dガウススプラッティングに統合できる他の種類の幾何学的事前情報やシーン表現は何か、さらなる再構成の品質と効率を向上させるために組み込むことができますか？
3Dガウススプラッティングには、さまざまな幾何学的事前情報やシーン表現を統合することで、再構成の品質と効率を向上させる可能性があります。例えば、表面のテクスチャや反射特性を考慮した物理ベースの材質モデルを導入することで、よりリアルな再構成が可能になります。また、照明条件や環境マップなどの環境情報を組み込むことで、シーンの光の挙動をより正確に再現することができます。さらに、SDF（符号付き距離関数）や占有格子などの他のシーン表現と組み合わせることで、より詳細な再構成やメッシュ抽出が可能になります。

How could the concurrent optimization of the Gaussian scene representation and the extracted mesh be explored to achieve even smoother and more accurate reconstructions

ガウスシーン表現と抽出されたメッシュの同時最適化を探求することで、さらに滑らかで正確な再構成を実現する方法は何か？
ガウスシーン表現とメッシュの同時最適化を探求することで、より滑らかで正確な再構成を実現することが可能です。このアプローチでは、ガウスシーンのパラメータとメッシュ品質を同時に最適化することで、より一貫性のある表面再構成が可能になります。具体的には、ガウスシーンの位置や法線、密度などのパラメータを調整しながら、メッシュの頂点や面を微調整することで、より滑らかで自然な再構成を実現できます。さらに、メッシュの品質評価指標を定義し、最適化プロセス中にこれらの指標を最小化することで、より高品質なメッシュを得ることができます。