Realistische Modellierung durch 3D-Gaussian-Stitching

Einleitung

Die Verwendung von Teilen bestehender Modelle zur Erstellung neuer Modelle, oft als beispielbasierte Modellierung bezeichnet, ist eine klassische Methode in der Computergrafik. Bisherige Ansätze konzentrieren sich hauptsächlich auf die Formzusammensetzung, was sie für die realistische Zusammensetzung von 3D-Objekten aus realen Szenen schwierig macht. Dies führt dazu, dass mehrere NeRFs (Neural Radiance Fields) zu einer einzigen 3D-Szene kombiniert werden, um nahtlose Erscheinungsbilder zu erzielen. Die aktuelle Methode SeamlessNeRF hat jedoch Schwierigkeiten, interaktive Bearbeitungen und harmonische Zusammenfügungen für reale Szenen zu erreichen, da sie auf einer gradientenbasierten Strategie und einer gitterbasierten Darstellung beruht. Zu diesem Zweck präsentieren wir eine beispielbasierte Modellierungsmethode, die mehrere Gaussian-Felder in einer punktbasierten Darstellung mittels beispielgesteuerter Synthese kombiniert.

Hintergrund

Das 3D-Gaussian-Stitching (3DGS) ist eine neuartige Technik, die Millionen von lernbaren 3D-Gaussianen verwendet, um eine Szene explizit darzustellen. Diese Methode verspricht nicht nur Echtzeit-Rendering-Fähigkeiten, sondern auch ein hohes Maß an Editierbarkeit. Im Gegensatz zu den herkömmlichen NeRF-Ansätzen, die auf impliziten, koordinatenbasierten Modellen beruhen, bietet 3DGS eine explizite Szenenrepräsentation und differenzierbare Rendering-Algorithmen. Dies macht 3DGS zu einem potenziellen Game-Changer für die nächste Generation der 3D-Rekonstruktion und -Darstellung.

Methodik

Unsere Methode besteht aus drei Schritten:

- Echtzeit-Segmentierung und Transformation eines Gaussian-Modells mithilfe einer gut abgestimmten GUI. - KNN-Analyse zur Identifizierung von Grenzpunkten im Schnittbereich zwischen dem Quell- und dem Zielmodell. - Zweiphasige Optimierung des Zielmodells durch sampling-basierte Klonierung und Gradientenbeschränkungen.

Echtzeit-Segmentierung und Transformation

Für die Komposition erstellen wir eine Benutzeroberfläche (GUI), um mehrere Felder in Echtzeit zu segmentieren und zu transformieren. Dadurch erhalten wir eine semantisch sinnvolle Komposition von Modellen, die durch 3D-Gaussian-Splatting (3DGS) dargestellt werden.

KNN-Analyse

Die KNN-Analyse wird verwendet, um Grenzpunkte im Schnittbereich zwischen dem Quell- und dem Zielmodell zu identifizieren. Dies ist ein entscheidender Schritt, um sicherzustellen, dass die Modelle nahtlos zusammengefügt werden können.

Zweiphasige Optimierung

Die zweiphasige Optimierung des Zielmodells besteht aus einer sampling-basierten Klonierung und Gradientenbeschränkungen. Diese Methode harmonisiert die Zusammenführung, während die ursprüngliche reiche Textur und der Inhalt erhalten bleiben.

Ergebnisse

Um die Praktikabilität unserer Methode zu demonstrieren, haben wir umfangreiche Experimente durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass unser Ansatz die bisherigen Methoden in Bezug auf die realistische Synthese signifikant übertrifft. Unsere Methode ermöglicht nicht nur die nahtlose Integration mehrerer 3D-Modelle, sondern auch die Erhaltung der originalen Texturen und Inhalte.

Anwendungsbereiche und Aufgaben

Die Einführung von 3DGS eröffnet zahlreiche Anwendungsbereiche, darunter:

- Virtuelle Realität - Interaktive Medien - Echtzeit-Kinorendering - Historische Erhaltung - Autonomes Fahren

Fazit und Ausblick

Das 3D-Gaussian-Stitching stellt einen bedeutenden Fortschritt in der 3D-Modellierung und -Synthese dar. Durch die Kombination von mehreren Gaussian-Feldern in einer punktbasierten Darstellung können realistische 3D-Modelle erstellt werden, die nahtlos und interaktiv bearbeitet werden können. Zukünftige Forschungsrichtungen könnten sich auf die Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit dieser Methode konzentrieren sowie auf die Erweiterung ihrer Anwendungsbereiche.

Die Bedeutung dieser Technologie liegt in ihrer Fähigkeit, qualitativ hochwertige 3D-Modelle in Echtzeit zu erstellen, was sie für eine Vielzahl von Anwendungen äußerst wertvoll macht. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung dieser Technik können wir erwarten, dass sie in den kommenden Jahren eine noch größere Rolle in der 3D-Modellierung und -Synthese spielen wird.

Bibliographie

https://github.com/MrNeRF/awesome-3D-gaussian-splatting https://arxiv.org/html/2404.06903v1 https://www.researchgate.net/publication/382075775_Recent_advances_in_3D_Gaussian_splatting https://arxiv.org/html/2401.03890v3 https://www.cs.jhu.edu/~misha/MyPapers/SIG04b.pdf https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s41095-024-0436-y.pdf https://yang-song.net/blog/2021/score/ https://github.com/diff-usion/Awesome-Diffusion-Models https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/ https://diff-usion.github.io/Awesome-Diffusion-Models/