Niagara : Normal-Integrated Geometric Affine Field for Scene Reconstruction From a Single View
Rattachement africain : cn, hk, us, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Recent advances insingle-view3D scene reconstruction have highlighted the challenges in capturing fine geometric details and ensuring structural consistency, particularly in high-fidelity outdoor scene modeling. This paper presents Niagara, a new single-view 3D scene reconstruction framework that can faithfully reconstruct challenging outdoor scenes from a single input image for the first time. Our approach integrates monocular depth and normal estimation as input, which substantially improves its ability to capture fine details, mitigating common issues like geometric detail loss and deformation. Additionally, we introduce a geometric affine field (GAF) and 3D self-attention as geometry-constraint, which combines the structural properties of explicit geometry with the adaptability of implicit feature fields, striking a balance between efficient rendering and high-fidelity reconstruction. Our framework finally proposes a specialized encoder-decoder architecture, where a depth-based 3D Gaussian decoder is proposed to predict 3D Gaussian parameters, which can be used for novel view synthesis. Extensive results and analyses suggest that our Niagara surpasses prior SoTA approaches such as Flash3D in both single-view and dual-view settings, significantly enhancing the geometric accuracy and visual fidelity, especially in outdoor scenes. Webpage: https://ai-kunkun.github.io/Niagara page/.
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Le contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- <b>Niagara</b> : Normal-Integrated Geometric Affine Field for Scene Reconstruction From a Single View
- Date Crossref
- 01/05/2026
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Westlake University ENCODE Lab pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hong Kong University of Science and Technology Division of Arts and Machine Creativity pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Hong Kong pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Central Florida Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Lancaster University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computing and Communications pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
ENCODE Lab — Westlake University, Division of Arts and Machine Creativity — Hong Kong University of Science and Technology et University of Hong Kong, avec 3 autres affiliations.
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