EnerGS：部分的な幾何学的事前知識を用いたエネルギーベースのガウススプラッティング
arXiv cs.CV / 2026/4/30
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要点
- 本論文では、部分的に観測された幾何学的エビデンスからエネルギーフィールドを生成して3Dガウススプラッティングを行うEnerGSを提案している。
- 既存手法の幾何学的事前知識（例：LiDAR）は、大規模な屋外シーンでは空間的に不完全で不均一になりがちで、再構成品質をむしろ悪化させ得るという課題を扱っている。
- 幾何を「硬い制約」として直接解空間を制限するのではなく、EnerGSはガウスプリミティブの最適化をソフトに誘導し、解を過度に縛らずに幾何情報を活用する。
- 大規模屋外シーンでの実験により、疎なマルチビュー設定やモノキュラー設定の双方で、フォトメトリック品質と幾何学的安定性が一貫して改善することが示されている。
- さらに、3DGS学習中の過学習を抑える効果も確認され、再構成パイプラインの頑健性が高まるとしている。
