論文の概要: ASH: Animatable Gaussian Splats for Efficient and Photoreal Human Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05941v1
• Date: Sun, 10 Dec 2023 17:07:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 17:50:24.309434
• Title: ASH: Animatable Gaussian Splats for Efficient and Photoreal Human Rendering
• Title（参考訳）: ASH: 効率的でフォトリアルな人間レンダリングのためのアニマブルなガウススプラッター
• Authors: Haokai Pang, Heming Zhu, Adam Kortylewski, Christian Theobalt, Marc Habermann
• Abstract要約: 本稿では,動的人間をリアルタイムに写実的にレンダリングするためのアニマタブルなガウススプラッティング手法を提案する。 我々は、被服をアニマタブルな3Dガウスとしてパラメータ化し、画像空間に効率よく切り込み、最終的なレンダリングを生成する。 我々は、ポーズ制御可能なアバターの競合手法を用いてASHをベンチマークし、我々の手法が既存のリアルタイムメソッドよりも大きなマージンで優れており、オフラインメソッドよりも同等またはそれ以上の結果を示すことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.39272639454775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-time rendering of photorealistic and controllable human avatars stands as a cornerstone in Computer Vision and Graphics. While recent advances in neural implicit rendering have unlocked unprecedented photorealism for digital avatars, real-time performance has mostly been demonstrated for static scenes only. To address this, we propose ASH, an animatable Gaussian splatting approach for photorealistic rendering of dynamic humans in real-time. We parameterize the clothed human as animatable 3D Gaussians, which can be efficiently splatted into image space to generate the final rendering. However, naively learning the Gaussian parameters in 3D space poses a severe challenge in terms of compute. Instead, we attach the Gaussians onto a deformable character model, and learn their parameters in 2D texture space, which allows leveraging efficient 2D convolutional architectures that easily scale with the required number of Gaussians. We benchmark ASH with competing methods on pose-controllable avatars, demonstrating that our method outperforms existing real-time methods by a large margin and shows comparable or even better results than offline methods.
• Abstract（参考訳）: フォトリアリスティックで制御可能なアバターのリアルタイムレンダリングは、コンピュータビジョンとグラフィックスの基盤となっている。 ニューラル暗黙的レンダリングの最近の進歩は、デジタルアバターに対する前例のないフォトリアリズムを解き放つ一方で、リアルタイムのパフォーマンスは静的なシーンでのみ実証されている。 そこで本研究では,動的人間をリアルタイムに光実写レンダリングするためのアニマタブルなガウススプラッティング手法であるASHを提案する。 我々は、被服をアニマタブルな3Dガウスとしてパラメータ化し、画像空間に効率よく切り込み、最終的なレンダリングを生成する。 しかし、3d空間でガウスパラメータを自然に学習することは計算の面で厳しい課題となる。 代わりに、変形可能なキャラクタモデルにガウシアンをアタッチし、2次元テクスチャ空間でパラメータを学習することで、必要な数のガウシアンで容易にスケールできる効率的な2次元畳み込みアーキテクチャを活用できる。 我々は、ポーズ制御可能なアバターの競合手法を用いてASHをベンチマークし、我々の手法が既存のリアルタイムメソッドよりも大きなマージンで優れており、オフラインメソッドよりも同等あるいはそれ以上の結果を示すことを示した。

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