論文の概要: EAGLES: Efficient Accelerated 3D Gaussians with Lightweight EncodingS
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04564v3
- Date: Thu, 26 Sep 2024 14:33:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 09:27:53.281857
- Title: EAGLES: Efficient Accelerated 3D Gaussians with Lightweight EncodingS
- Title（参考訳）: EAGLES: 軽量エンコーディングによる効率的な3Dガウスの高速化
- Authors: Sharath Girish, Kamal Gupta, Abhinav Shrivastava,
- Abstract要約: 3Dガウシアンスプラッティング(3D-GS)は、ノベルビューシーンの合成で人気がある。
レイディアンス・ニューラル・フィールド(NeRF)に関連する長いトレーニング時間と遅いレンダリング速度の課題に対処する。
本稿では,メモリ単位の記憶容量を大幅に削減するために,量子化埋め込みを利用する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.94643885302646
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, 3D Gaussian splatting (3D-GS) has gained popularity in novel-view scene synthesis. It addresses the challenges of lengthy training times and slow rendering speeds associated with Neural Radiance Fields (NeRFs). Through rapid, differentiable rasterization of 3D Gaussians, 3D-GS achieves real-time rendering and accelerated training. They, however, demand substantial memory resources for both training and storage, as they require millions of Gaussians in their point cloud representation for each scene. We present a technique utilizing quantized embeddings to significantly reduce per-point memory storage requirements and a coarse-to-fine training strategy for a faster and more stable optimization of the Gaussian point clouds. Our approach develops a pruning stage which results in scene representations with fewer Gaussians, leading to faster training times and rendering speeds for real-time rendering of high resolution scenes. We reduce storage memory by more than an order of magnitude all while preserving the reconstruction quality. We validate the effectiveness of our approach on a variety of datasets and scenes preserving the visual quality while consuming 10-20x lesser memory and faster training/inference speed. Project page and code is available https://efficientgaussian.github.io
- Abstract（参考訳）: 近年,3次元ガウシアンスプラッティング(3D-GS)が新規シーン合成で人気を博している。
これは、Neural Radiance Fields(NeRF)に関連する、長いトレーニング時間と遅いレンダリング速度の課題に対処する。
3Dガウスの高速かつ微分可能なラスタ化により、3D-GSはリアルタイムレンダリングと高速トレーニングを実現する。
しかし、トレーニングとストレージの両方にかなりのメモリリソースを必要とするため、各シーンに何百万人ものガウシアンが必要なのだ。
本稿では,ガウス点雲の高速で安定な最適化のために,量子埋め込みを利用してポイント単位のメモリ記憶要求を大幅に削減する手法を提案する。
提案手法では,ガウスの少ないシーン表現が実現し,高速なトレーニング時間と高解像度シーンのリアルタイムレンダリングのためのレンダリング速度が向上する。
復元品質を維持しながら、記憶容量を1桁以上削減する。
10～20倍少ないメモリと高速なトレーニング/推論速度を消費しながら、視覚的品質を保ったさまざまなデータセットやシーンに対するアプローチの有効性を検証する。
プロジェクトページとコードはhttps://efficientgaussian.github.ioで入手できる。
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