Trim 3D Gaussian Splatting for Accurate Geometry Representation

本文介绍了Trim 3D高斯光斑（TrimGS）用于从图像中重建精确的三维几何形状。以往的三维高斯几何重建技术主要关注于探索强的几何规则化，而我们从新的角度出发，提出通过高斯修剪来获取场景的精确三维几何形状，即选择性地去除不准确的几何形状，同时保留准确的结构。为了实现这一目标，我们分析了单个三维高斯的贡献，并提出了一种基于贡献的修剪策略，以去除冗余或不准确的高斯。此外，我们的实验和理论分析表明，相对较小的高斯尺度是表示和优化复杂细节的一个重要因素，因此所提出的TrimGS保持相对较小的高斯尺度。此外，TrimGS也与以往的有效几何规则化策略兼容。当与原始的3DGS和最先进的2DGS结合使用时，TrimGS始终产生更精确的几何形状和更高的感知质量。我们的项目页面是https://trimgs.github.io。

本文旨在通过高斯修剪来获得准确的三维几何结构，以解决从图像中重建几何的问题。同时，本文试图验证相对较小的高斯尺度在表示和优化复杂细节方面的重要性。

本文提出了 Trim 3D Gaussian Splatting (TrimGS) 方法，通过高斯修剪来选择性地去除不准确的几何结构，同时保留准确的结构。该方法分析了各个 3D 高斯函数的贡献，并提出了基于贡献的修剪策略来去除冗余或不准确的高斯函数。

本文的实验和理论分析表明，相对较小的高斯尺度在表示和优化复杂细节方面是非常重要的。此外，TrimGS 与之前的几何正则化策略兼容，并且在与原始 3DGS 和最先进的 2DGS 结合使用时，TrimGS 始终产生更准确的几何和更高的感知质量。本文的项目页面为 https://trimgs.github.io。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如 DeepSDF、DISN、IM-NET 等。