論文の概要: Spec-Gaussian: Anisotropic View-Dependent Appearance for 3D Gaussian
Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15870v1
- Date: Sat, 24 Feb 2024 17:22:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 16:29:43.458361
- Title: Spec-Gaussian: Anisotropic View-Dependent Appearance for 3D Gaussian
Splatting
- Title(参考訳): Spec-Gaussian:3次元ガウススプレイティングにおける異方性視点依存性の出現
- Authors: Ziyi Yang, Xinyu Gao, Yangtian Sun, Yihua Huang, Xiaoyang Lyu, Wen
Zhou, Shaohui Jiao, Xiaojuan Qi, Xiaogang Jin
- Abstract要約: 3D-GSはしばしば、特異成分と異方性成分を正確にモデル化するのに困難に直面する。
球面調和の代わりに異方性球面ガウス場を利用するアプローチであるSpec-Gaussianを導入する。
実験結果から,本手法はレンダリング品質の面で既存の手法を超越していることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 57.80942520483354
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recent advancements in 3D Gaussian splatting (3D-GS) have not only
facilitated real-time rendering through modern GPU rasterization pipelines but
have also attained state-of-the-art rendering quality. Nevertheless, despite
its exceptional rendering quality and performance on standard datasets, 3D-GS
frequently encounters difficulties in accurately modeling specular and
anisotropic components. This issue stems from the limited ability of spherical
harmonics (SH) to represent high-frequency information. To overcome this
challenge, we introduce Spec-Gaussian, an approach that utilizes an anisotropic
spherical Gaussian (ASG) appearance field instead of SH for modeling the
view-dependent appearance of each 3D Gaussian. Additionally, we have developed
a coarse-to-fine training strategy to improve learning efficiency and eliminate
floaters caused by overfitting in real-world scenes. Our experimental results
demonstrate that our method surpasses existing approaches in terms of rendering
quality. Thanks to ASG, we have significantly improved the ability of 3D-GS to
model scenes with specular and anisotropic components without increasing the
number of 3D Gaussians. This improvement extends the applicability of 3D GS to
handle intricate scenarios with specular and anisotropic surfaces.
- Abstract(参考訳): 最近の3Dガウススプラッティング(3D-GS)の進歩は、現代のGPUラスタライゼーションパイプラインによるリアルタイムレンダリングを促進するだけでなく、最先端のレンダリング品質も達成している。
しかしながら、3D-GSは標準データセット上でのレンダリング品質とパフォーマンスにもかかわらず、スペックコンポーネントと異方性コンポーネントを正確にモデル化するのにしばしば困難に直面する。
この問題は、高周波情報を表現するための球高調波(SH)の限られた能力に起因する。
この課題を克服するために、各3次元ガウスのビュー依存外観をモデル化するためにSHの代わりに異方性球状ガウス場(ASG)を用いたSpec-Gaussianを導入する。
さらに,学習効率を向上し,現実世界のシーンに過度に収まることによるフローターを除去する,粗大な訓練戦略を開発した。
実験の結果,提案手法は既存手法のレンダリング品質を上回っていることが明らかとなった。
ASGにより、3Dガウスの数を増大させることなく、3D-GSが特異および異方性成分を持つシーンをモデル化できることを大幅に改善した。
この改良は、鏡面と異方性表面の複雑なシナリオを扱うために、3d gsの適用性を拡張する。
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