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Neural Gabor Splatting: 高周波表面再構築を向上させるニューラル Gabor 付加の 3D ガウス Splatting
Neural Gabor Splatting: Enhanced Gaussian Splatting with Neural Gabor for High-frequency Surface Reconstruction
Translated: 2026/4/20 10:44:02
Japanese Translation
arXiv:2604.15941v1 Announce Type: new
Abstract: 近年、3D ガウス Splatting(3DGS)は、3D 再構築およびノベルビューシネシスにおいて強力なアプローチとして急速に出現しました。ガウスプリミティブの明示的な表現は、高速トレーニング、リアルタイムレンダリング、編集や表面再構築などの便利なポストプロセシングを可能にします。しかし、3DGS は決定的な欠点に苦しんでいます。高周波 Appearance データを含むシーンの場合、プリミティブ数は劇的に増加するためです。なぜなら、各プリミティブは単一の色しか表現できないため、すべてのシャープな色の移行に対して複数のプリミティブが必要だからです。この制限を克服するために、私たちは各ガウスプリミティブに、単一のプリミティブ内で広範な色のバリエーションをモデル化する軽量多層パーセプトロン(MLP)を加えることで構成された Neural Gabor Splatting を提案します。さらに、プリミティブ数を制御するために、周波数エネルギーに基づいてマッチしないプリミティブの剪定とクローニングを選択する周波数感度のあるデンジフィケーション戦略を導入しました。我々の手法は、困難な高周波表面の正確な再構築を実現しました。標準ベンチマーク(Mip-NeRF360 やチェック模様などの High-Frequency データセット)を大規模な実験を通じて、かつ包括的なアベレーション分析に基づき、その有効性を示しました。
Original Content
arXiv:2604.15941v1 Announce Type: new
Abstract: Recent years have witnessed the rapid emergence of 3D Gaussian splatting (3DGS) as a powerful approach for 3D reconstruction and novel view synthesis. Its explicit representation with Gaussian primitives enables fast training, real-time rendering, and convenient post-processing such as editing and surface reconstruction. However, 3DGS suffers from a critical drawback: the number of primitives grows drastically for scenes with high-frequency appearance details, since each primitive can represent only a single color, requiring multiple primitives for every sharp color transition. To overcome this limitation, we propose neural Gabor splatting, which augments each Gaussian primitive with a lightweight multi-layer perceptron that models a wide range of color variations within a single primitive. To further control primitive numbers, we introduce a frequency-aware densification strategy that selects mismatch primitives for pruning and cloning based on frequency energy. Our method achieves accurate reconstruction of challenging high-frequency surfaces. We demonstrate its effectiveness through extensive experiments on both standard benchmarks, such as Mip-NeRF360 and High-Frequency datasets (e.g., checkered patterns), supported by comprehensive ablation studies.