論文の概要: GPS-Gaussian: Generalizable Pixel-wise 3D Gaussian Splatting for Real-time Human Novel View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02155v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 18:59:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 13:57:00.108943
• Title: GPS-Gaussian: Generalizable Pixel-wise 3D Gaussian Splatting for Real-time Human Novel View Synthesis
• Title（参考訳）: GPS-Gaussian:リアルタイム新規ビュー合成のための一般化可能な画素ワイド3次元ガウススプラッティング
• Authors: Shunyuan Zheng, Boyao Zhou, Ruizhi Shao, Boning Liu, Shengping Zhang, Liqiang Nie, Yebin Liu
• Abstract要約: 我々は、文字の新たなビューをリアルタイムに合成するための新しいアプローチ、GPS-Gaussianを提案する。 提案手法は,スパースビューカメラ設定下での2K解像度のレンダリングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.7634042008412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new approach, termed GPS-Gaussian, for synthesizing novel views of a character in a real-time manner. The proposed method enables 2K-resolution rendering under a sparse-view camera setting. Unlike the original Gaussian Splatting or neural implicit rendering methods that necessitate per-subject optimizations, we introduce Gaussian parameter maps defined on the source views and regress directly Gaussian Splatting properties for instant novel view synthesis without any fine-tuning or optimization. To this end, we train our Gaussian parameter regression module on a large amount of human scan data, jointly with a depth estimation module to lift 2D parameter maps to 3D space. The proposed framework is fully differentiable and experiments on several datasets demonstrate that our method outperforms state-of-the-art methods while achieving an exceeding rendering speed.
• Abstract（参考訳）: 我々は、文字の新たなビューをリアルタイムに合成するための新しいアプローチ、GPS-Gaussianを提案する。 提案手法はスパースビューカメラ設定下で2K解像度のレンダリングを可能にする。 対象毎の最適化を必要とする元のガウス的スプラッティング法やニューラルネットワークの暗黙的レンダリング法とは異なり、ソースビュー上で定義されたガウス的パラメータマップを導入し、微調整や最適化なしに瞬時新規なビュー合成のためのガウス的スプラッティングプロパティを直接レグレッションする。 この目的のために,我々は多量の人間のスキャンデータに基づいてガウスパラメータ回帰モジュールを訓練し,深度推定モジュールと共同で2次元パラメータマップを3次元空間に引き上げる。 提案するフレームワークは完全に差別化可能であり,提案手法はレンダリング速度を超越しながら最先端の手法より優れていることを示す。

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