論文の概要: Compact3D: Smaller and Faster Gaussian Splatting with Vector Quantization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18159v2
- Date: Tue, 11 Jun 2024 06:22:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 00:48:47.071086
- Title: Compact3D: Smaller and Faster Gaussian Splatting with Vector Quantization
- Title（参考訳）: Compact3D:ベクトル量子化によるガウススティングの小型化と高速化
- Authors: KL Navaneet, Kossar Pourahmadi Meibodi, Soroush Abbasi Koohpayegani, Hamed Pirsiavash,
- Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は3次元放射場をモデリング・レンダリングするための新しい手法である。
本稿では,3DGSのストレージコストを40倍から50倍に削減し,レンダリング時間を2倍から3倍に削減し,レンダリング画像の品質を低下させる方法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.829825478946837
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) is a new method for modeling and rendering 3D radiance fields that achieves much faster learning and rendering time compared to SOTA NeRF methods. However, it comes with the drawback of a much larger storage demand compared to NeRF methods since it needs to store the parameters for millions of 3D Gaussians. We notice that large groups of Gaussians share similar parameters and introduce a simple vector quantization method based on K-means algorithm to quantize the Gaussian parameters. Then, we store the small codebook along with the index of the code for each Gaussian. We compress the indices further by sorting them and using a method similar to run-length encoding. Moreover, we use a simple regularizer that encourages zero opacity (invisible Gaussians) to reduce the number of Gaussians, thereby compressing the model and speeding up the rendering. We do extensive experiments on standard benchmarks as well as an existing 3D dataset that is an order of magnitude larger than the standard benchmarks used in this field. We show that our simple yet effective method can reduce the storage costs for 3DGS by 40 to 50x and rendering time by 2 to 3x with a very small drop in the quality of rendered images.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は,SOTA NeRF法と比較して学習時間とレンダリング時間を高速化する3Dラディアンス場をモデリング・レンダリングする新しい手法である。
しかし、何百万もの3Dガウスのパラメータを保存する必要があるため、NeRF法に比べてはるかに大きなストレージ需要の欠点がある。
ガウス群の大群が類似したパラメータを共有し、K平均アルゴリズムに基づく単純なベクトル量子化法を導入し、ガウスのパラメータを定量化する。
次に、小さなコードブックと各ガウス語のコードのインデックスを格納する。
我々は、それらをソートし、ラン長エンコーディングに類似した手法を用いることで、インデックスをさらに圧縮する。
さらに、ゼロ不透明性(見えないガウス)を奨励する単純な正規化器を用いてガウスの数を減らし、モデルを圧縮し、レンダリングを高速化する。
我々は、標準ベンチマークと、この分野で使用されている標準ベンチマークよりも桁違いに大きい既存の3Dデータセットに関する広範な実験を行っている。
本稿では,3DGSのストレージコストを40倍から50倍に削減し,レンダリング時間を2倍から3倍に削減し,レンダリング画像の品質を低下させる方法を提案する。
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