ブロブからスポークへ：配向付きガウスによる高精度なサーフェス再構成

Abstract

3Dガウススプラッティング（3DGS）は高速な新規ビュー合成に革命をもたらしましたが、その不透明度ベースの定式化のために、表面抽出は本質的に困難です。符号付き距離場（Signed Distance Fields）や占有（occupancy）に基づく暗黙的手法とは異なり、3DGSにはグローバルな幾何学的場がないため、既存のアプローチはブレンドされた深度マップに対するTSDF融合のようなヒューリスティックに頼らざるを得ません。 Objects as Volumes の枠組みに着想を得て、ガウススプラッティングに対する原理に基づく占有場を導出し、それを用いて複雑なシーンの高精度なウォータタイトメッシュ（完全に水密なメッシュ）を抽出する方法を示します。主要な貢献は、各ガウス要素に学習可能な向き付き法線（oriented normal）を導入し、さらに適応された減衰（attenuation）の定式化を定義することであり、これにより空間中の任意の位置における法線場と占有場の双方について、閉形式の表現が得られます。加えて、新たな整合性損失（consistency loss）と、ガウスが幾何学的な穴を塞ぐことで表面全体を包み込むことを強制するための専用の高密度化（densification）戦略を導入し、向き付きプリミティブが完全なシェルとして成立することを保証します。さらに、微分可能ラスタライザを修正して、連続モデルの等値面（isosurface）として深度を出力し、任意の解像度でのリージョン・オブ・インタレスト（Region-of-Interest）メッシングのための Primal Adaptive Meshing を提案します。 さらに、標準的な表面評価プロトコルに潜む基礎的なバイアスを明らかにし、より厳密な代替案を2つ提案します。全体として、本手法である Gaussian Wrapping は DTU および Tanks and Temples において新たな最先端（state-of-the-art）を達成します。競合手法よりもはるかに小さいサイズで、見つけるのが特に難しい自転車のスポークのような、薄い構造でさえも再構成しつつ、完全でウォータタイトなメッシュを生成します。