論文の概要: Scaffold-GS: Structured 3D Gaussians for View-Adaptive Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00109v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 17:58:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 16:47:46.302866
• Title: Scaffold-GS: Structured 3D Gaussians for View-Adaptive Rendering
• Title（参考訳）: Scaffold-GS:ビュー適応レンダリングのための構造化3Dガウス
• Authors: Tao Lu, Mulin Yu, Linning Xu, Yuanbo Xiangli, Limin Wang, Dahua Lin, Bo Dai
• Abstract要約: 最近の3次元ガウス散乱法は、最先端のレンダリング品質と速度を達成している。 局所的な3Dガウス分布にアンカーポイントを用いるScaffold-GSを導入する。 提案手法は,高品質なレンダリングを実現しつつ,冗長なガウスを効果的に削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.44349029439944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural rendering methods have significantly advanced photo-realistic 3D scene rendering in various academic and industrial applications. The recent 3D Gaussian Splatting method has achieved the state-of-the-art rendering quality and speed combining the benefits of both primitive-based representations and volumetric representations. However, it often leads to heavily redundant Gaussians that try to fit every training view, neglecting the underlying scene geometry. Consequently, the resulting model becomes less robust to significant view changes, texture-less area and lighting effects. We introduce Scaffold-GS, which uses anchor points to distribute local 3D Gaussians, and predicts their attributes on-the-fly based on viewing direction and distance within the view frustum. Anchor growing and pruning strategies are developed based on the importance of neural Gaussians to reliably improve the scene coverage. We show that our method effectively reduces redundant Gaussians while delivering high-quality rendering. We also demonstrates an enhanced capability to accommodate scenes with varying levels-of-detail and view-dependent observations, without sacrificing the rendering speed.
• Abstract（参考訳）: ニューラルレンダリング法は、様々な学術的・産業的応用において、写真リアリスティックな3Dシーンレンダリングを著しく進歩させた。 最近の3次元ガウススメット法は,プリミティブ表現とボリューム表現の両方の利点を組み合わせた最先端のレンダリング品質と速度を実現している。 しかし、それはしばしば、基礎となるシーン幾何学を無視して、すべてのトレーニングビューに適合させようとする、非常に冗長なガウスに繋がる。 その結果, 景観変化, テクスチャのない面積, 照明効果に対するロバスト性が低下した。 我々は,局所的な3次元ガウス分布にアンカーポイントを用いるScaffold-GSを導入し,その特性を視野内の視方向と距離に基づいて予測する。 アンカー成長と刈り取り戦略は、シーンカバレッジを確実に改善するニューラルガウスの重要性に基づいて開発されている。 提案手法は,高品質なレンダリングを実現すると同時に冗長ガウスを効果的に削減することを示す。 また、レンダリング速度を犠牲にすることなく、様々なレベルのデテールとビュー依存の観察でシーンを収容する能力も強化した。

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