マルチトラバーサル再構成のための外観分解ガウシアン・スプラッティング
arXiv cs.CV / 2026/4/8
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要点
- 本論文は、幾何は時間を通じて共有される一方で、照明や環境の違いにより外観が大きく変化するマルチトラバーサルのシーン再構成に取り組む。
- 隠れ表現同士が絡み合う外観の問題を軽減するため、静的背景の外観を、トラバーサル不変のマテリアル特性とトラバーサル依存のイルミネーションに明示的に分解する Gaussian Splatting フレームワーク「ADM-GS」を提案する。
- 表面法線と明示的な反射ベクトルを用い、低周波の拡散照明と高周波の鏡面反射をそれぞれ別にモデル化する、周波数分離型のハイブリッドエンコーディングによるニューラル・ライトフィールドを提案する。
- Argoverse 2 および Waymo データセットでの実験により、再構成品質が向上し、潜在表現ベースラインに対して +0.98 dB の PSNR 改善と、トラバーサル間でより一貫した外観を報告している。
- 著者らは、指定された GitHub リポジトリでコードを公開する予定であり、再現やさらなる発展を可能にする。
