論文の概要: CoGS: Controllable Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05664v2
- Date: Mon, 22 Apr 2024 17:28:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 00:13:26.507165
- Title: CoGS: Controllable Gaussian Splatting
- Title(参考訳): CoGS: 制御可能なガウススプラッティング
- Authors: Heng Yu, Joel Julin, Zoltán Á. Milacski, Koichiro Niinuma, László A. Jeni,
- Abstract要約: 制御可能なガウススプラッティング(CoGS)は3次元構造のキャプチャと再アニメーションのための新しい手法である。
CoGSは、事前計算された制御信号の必要なく、動的シーンをリアルタイムに制御する。
我々の評価では、CoGSは視覚的忠実度の観点から、既存の動的および制御可能なニューラル表現よりも一貫して優れていた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.909271640907126
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Capturing and re-animating the 3D structure of articulated objects present significant barriers. On one hand, methods requiring extensively calibrated multi-view setups are prohibitively complex and resource-intensive, limiting their practical applicability. On the other hand, while single-camera Neural Radiance Fields (NeRFs) offer a more streamlined approach, they have excessive training and rendering costs. 3D Gaussian Splatting would be a suitable alternative but for two reasons. Firstly, existing methods for 3D dynamic Gaussians require synchronized multi-view cameras, and secondly, the lack of controllability in dynamic scenarios. We present CoGS, a method for Controllable Gaussian Splatting, that enables the direct manipulation of scene elements, offering real-time control of dynamic scenes without the prerequisite of pre-computing control signals. We evaluated CoGS using both synthetic and real-world datasets that include dynamic objects that differ in degree of difficulty. In our evaluations, CoGS consistently outperformed existing dynamic and controllable neural representations in terms of visual fidelity.
- Abstract(参考訳): 有声物体の3次元構造のキャプチャと再アニメーションは重要な障壁となる。
一方,広範に校正されたマルチビュー設定を必要とする手法は複雑で資源集約的であり,実用性に限界がある。
一方、シングルカメラのNeural Radiance Fields(NeRF)はより合理化されたアプローチを提供するが、過度のトレーニングとレンダリングコストがある。
3Dガウシアン・スプレイティングは2つの理由から、適切な代替手段となるだろう。
まず,3次元ダイナミックガウシアンのための既存の手法では,同期型マルチビューカメラが必要であり,また動的シナリオにおける制御性の欠如がある。
本稿では,シーン要素を直接操作し,事前に計算した制御信号の必要なしに動的シーンをリアルタイムに制御する,制御可能なガウス分割法CoGSを提案する。
我々はCoGSを、難易度が異なる動的オブジェクトを含む合成データセットと実世界のデータセットの両方を用いて評価した。
我々の評価では、CoGSは視覚的忠実度の観点から、既存の動的および制御可能なニューラル表現よりも一貫して優れていた。
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