論文の概要: Gaussian Splatting in Style

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08498v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 13:06:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 14:10:50.985352
• Title: Gaussian Splatting in Style
• Title（参考訳）: ガウス鋳型
• Authors: Abhishek Saroha, Mariia Gladkova, Cecilia Curreli, Tarun Yenamandra, Daniel Cremers
• Abstract要約: テスト時に高品質なスタイリングされた新しいビューを生成できる,スタイルイメージのコレクションをトレーニングした新しいアーキテクチャを提案する。 本研究では,室内および屋外の様々な実世界のデータに対して,視覚的品質の優れた最先端性能を実現する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.376015119962354
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scene stylization extends the work of neural style transfer to three spatial dimensions. A vital challenge in this problem is to maintain the uniformity of the stylized appearance across a multi-view setting. A vast majority of the previous works achieve this by optimizing the scene with a specific style image. In contrast, we propose a novel architecture trained on a collection of style images, that at test time produces high quality stylized novel views. Our work builds up on the framework of 3D Gaussian splatting. For a given scene, we take the pretrained Gaussians and process them using a multi resolution hash grid and a tiny MLP to obtain the conditional stylised views. The explicit nature of 3D Gaussians give us inherent advantages over NeRF-based methods including geometric consistency, along with having a fast training and rendering regime. This enables our method to be useful for vast practical use cases such as in augmented or virtual reality applications. Through our experiments, we show our methods achieve state-of-the-art performance with superior visual quality on various indoor and outdoor real-world data.
• Abstract（参考訳）: シーンスタイリゼーションは、ニューラルスタイル転送の作業を3次元に拡張する。 この問題における重要な課題は、多視点でスタイリングされた外観の均一性を維持することである。 以前の作品の大半は、シーンを特定のスタイルのイメージで最適化することでこれを達成している。 対照的に、テスト時に高品質なスタイリングされた新しいビューを生成するスタイルイメージのコレクションに基づいて訓練された新しいアーキテクチャを提案する。 我々の研究は3Dガウススプラッティングの枠組みの上に成り立っている。 与えられたシーンに対して、事前学習したガウスアンをマルチ解像度のハッシュグリッドと小さなMLPを使って処理し、条件付きスタイリングされたビューを得る。 3Dガウスの明示的な性質は、幾何整合性を含むNeRFベースの手法に対して、高速なトレーニングとレンダリングの仕組みを持つという固有の利点を与えてくれる。 これにより、拡張現実やバーチャルリアリティーアプリケーションのような膨大なユースケースにおいて、本手法が有用となる。 実験により,室内および屋外の様々な実世界のデータに対して,視覚的品質に優れた最先端の性能が得られることを示す。

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