AnchorSplat：3D幾何学的プリオリを用いたフィードフォワード3Dガウス・スプラッティング

Abstract

近年のフィードフォワード型ガウス再構成モデルは、各2Dピクセルを3Dガウスへと写像するピクセル整合型の定式化を採用しており、ガウス表現が入力画像と密に結び付けられています。本論文では、シーンレベルの再構成のための新しいフィードフォワード3DGSフレームワークであるAnchorSplatを提案します。AnchorSplatは、シーンを3D空間に直接表現することで実現されます。AnchorSplatは、3D幾何学的事前知識（例：疎な点群、ボクセル、またはRGB-D点群）によって導かれるアンカー整合型ガウス表現を導入し、画像解像度や視点数に依存しない、より幾何学を意識したレンダリング可能な3Dガウスを実現します。この設計により、必要なガウス数が大幅に削減され、計算効率が向上すると同時に再構成の忠実度も高められます。アンカー整合型の設計に加えて、Gaussian Refinerを用いて、わずか数回のフォワードパスだけで中間ガウスyを調整します。ScanNet++ v2 NVSベンチマークでの実験により、SOTA性能が示されます。従来手法よりも視点整合性が高く、さらにガウスプリミティブ数も大幅に少ない状態で上回ります。