論文の概要: Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16493v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 13:03:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-29 20:15:52.575161
- Title: Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: Mip-Splatting:エイリアスフリーの3Dガウスプラッティング
- Authors: Zehao Yu, Anpei Chen, Binbin Huang, Torsten Sattler, Andreas Geiger
- Abstract要約: 3D Gaussian Splattingは素晴らしいビュー合成結果を示し、高い忠実度と効率を実現した。
ストロングアーティファクトは、サンプリングレート、例えば焦点距離やカメラ距離を変えることで観測することができる。
この現象の原因は,3次元周波数制約の欠如と2次元拡張フィルタの利用によると考えられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.366815964832426
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, 3D Gaussian Splatting has demonstrated impressive novel view
synthesis results, reaching high fidelity and efficiency. However, strong
artifacts can be observed when changing the sampling rate, \eg, by changing
focal length or camera distance. We find that the source for this phenomenon
can be attributed to the lack of 3D frequency constraints and the usage of a 2D
dilation filter. To address this problem, we introduce a 3D smoothing filter
which constrains the size of the 3D Gaussian primitives based on the maximal
sampling frequency induced by the input views, eliminating high-frequency
artifacts when zooming in. Moreover, replacing 2D dilation with a 2D Mip
filter, which simulates a 2D box filter, effectively mitigates aliasing and
dilation issues. Our evaluation, including scenarios such a training on
single-scale images and testing on multiple scales, validates the effectiveness
of our approach.
- Abstract（参考訳）: 近年, 3D Gaussian Splatting は目覚ましいビュー合成結果を示し, 忠実度と効率性が向上した。
しかし、焦点距離やカメラ距離を変えることで、サンプリングレートを変更すれば、強いアーティファクトが観察できる。
この現象の原因は,3次元周波数制約の欠如と2次元拡張フィルタの利用によると考えられる。
そこで本研究では,3次元ガウスプリミティブのサイズを,入力ビューによる最大サンプリング周波数に基づいて制限し,ズームイン時の高周波アーチファクトを除去した3次元平滑化フィルタを提案する。
さらに、2Dダイレーションを2Dミップフィルタに置き換え、2Dボックスフィルタをシミュレートし、エイリアスとダイレーションの問題を効果的に軽減する。
シングルスケール画像のトレーニングや複数スケールでのテストなどのシナリオを含む評価は、我々のアプローチの有効性を検証する。
関連論文リスト
- PF3plat: Pose-Free Feed-Forward 3D Gaussian Splatting [54.7468067660037]
PF3platは、設計選択を検証した包括的なアブレーション研究によってサポートされた、すべてのベンチマークに新しい最先端を設定します。
本フレームワークは,3DGSの高速,スケーラビリティ,高品質な3D再構成とビュー合成機能を活用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-29T15:28:15Z) - EVER: Exact Volumetric Ellipsoid Rendering for Real-time View Synthesis [72.53316783628803]
実時間微分可能な発光専用ボリュームレンダリング法であるExact Volumetric Ellipsoid Rendering (EVER)を提案する。
3D Gaussian Splatting(3DGS)による最近の手法とは異なり、プリミティブベースの表現は正確なボリュームレンダリングを可能にする。
本手法は,3DGSよりもブレンディング問題の方が精度が高く,ビューレンダリングの追従作業も容易であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T17:59:09Z) - 3DGS-DET: Empower 3D Gaussian Splatting with Boundary Guidance and Box-Focused Sampling for 3D Object Detection [12.14595005884025]
本稿では,3DGSを初めて3DODに導入し,主な課題を2つ挙げる。
2次元境界ガイダンスを組み込んだエレガントで効率的なソリューションを提案する。
また,3次元空間におけるオブジェクトの確率分布を生成するために2次元ボックスを用いたBox-Focused Smpling戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T15:15:52Z) - Spectral-GS: Taming 3D Gaussian Splatting with Spectral Entropy [14.320240635262756]
3D-GSは形状の認識を欠き、代わりにスペクトル半径と視角勾配に依存して分割を決定する。
スペクトル分析に基づくスペクトルGSでは,3次元形状認識分割と2次元ビュー一貫性フィルタリング方式が導入された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-19T13:38:04Z) - RecGS: Removing Water Caustic with Recurrent Gaussian Splatting [13.87415686123919]
水の因果関係は浅海域の海底画像データでよく見られる。
画像から因果パターンを取り除く従来の方法は、注釈付きデータセットで2Dフィルタリングや事前トレーニングに依存することが多い。
本稿では,今日のフォトリアリスティックな3D再構成技術を活用したRecurrent Gaussian Splatting(RecGS)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-14T20:24:44Z) - Analytic-Splatting: Anti-Aliased 3D Gaussian Splatting via Analytic Integration [49.004898985671815]
3DGSはエイリアスフリーではなく、解像度の異なるレンダリングは、ひどくぼやけたり、ジャギーになったりする可能性がある。
これは、3DGSが各ピクセルを領域ではなく孤立した単一点として扱い、ピクセルのフットプリントの変化に敏感であるからである。
本稿では、この近似を2次元のピクセルシェーディングに導入し、2D-ピクセルウィンドウ領域内のガウス積分を解析的に近似するアナリシス・スプレイティングを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-17T02:06:03Z) - Spec-Gaussian: Anisotropic View-Dependent Appearance for 3D Gaussian Splatting [55.71424195454963]
Spec-Gaussian は球面調和の代わりに異方性球面ガウス場を利用するアプローチである。
実験結果から,本手法はレンダリング品質の面で既存の手法を超越していることが示された。
この改良は、3D GSの適用性を高めて、特異面と異方面の複雑なシナリオを扱う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-24T17:22:15Z) - StopThePop: Sorted Gaussian Splatting for View-Consistent Real-time Rendering [42.91830228828405]
本稿では,処理オーバーヘッドを最小限に抑えた新しい階層化手法を提案する。
提案手法はガウス版よりも平均で4%遅い。
レンダリング性能はほぼ2倍に向上し,従来のガウス版よりも1.6倍高速になった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-01T11:46:44Z) - Reinforced Axial Refinement Network for Monocular 3D Object Detection [160.34246529816085]
モノクロ3次元物体検出は、2次元入力画像から物体の位置と特性を抽出することを目的としている。
従来のアプローチでは、空間から3D境界ボックスをサンプリングし、対象オブジェクトと各オブジェクトの関係を推定するが、有効サンプルの確率は3D空間で比較的小さい。
我々は,まず最初の予測から始めて,各ステップで1つの3dパラメータだけを変えて,基礎的真理に向けて徐々に洗練することを提案する。
これは、いくつかのステップの後に報酬を得るポリシーを設計する必要があるため、最適化するために強化学習を採用します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-31T17:10:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。