論文の概要: Mini-Splatting: Representing Scenes with a Constrained Number of Gaussians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14166v3
- Date: Wed, 16 Oct 2024 07:07:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-17 13:38:53.191319
- Title: Mini-Splatting: Representing Scenes with a Constrained Number of Gaussians
- Title（参考訳）: ミニ・スプレイティング:ガウスの制約された数のシーンを表現
- Authors: Guangchi Fang, Bing Wang,
- Abstract要約: 本研究では,ガウスの制約の多いシーンを効率よく表現することの課題について検討する。
本稿では, ブラース分割や深部再初期化, 交差点保存・サンプリングによる簡易化など, 密度化戦略を紹介する。
我々のMini-Splattingは、オリジナル化パイプラインとシームレスに統合され、ガウス・スプレイティングに基づく将来の研究の強力なベースラインを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.733612131945549
- License:
- Abstract: In this study, we explore the challenge of efficiently representing scenes with a constrained number of Gaussians. Our analysis shifts from traditional graphics and 2D computer vision to the perspective of point clouds, highlighting the inefficient spatial distribution of Gaussian representation as a key limitation in model performance. To address this, we introduce strategies for densification including blur split and depth reinitialization, and simplification through intersection preserving and sampling. These techniques reorganize the spatial positions of the Gaussians, resulting in significant improvements across various datasets and benchmarks in terms of rendering quality, resource consumption, and storage compression. Our Mini-Splatting integrates seamlessly with the original rasterization pipeline, providing a strong baseline for future research in Gaussian-Splatting-based works. \href{https://github.com/fatPeter/mini-splatting}{Code is available}.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ガウスの制約の多いシーンを効率よく表現することの課題について検討する。
従来のグラフィックスと2次元コンピュータビジョンから点雲の視点へ移行し,ガウス表現の非効率な空間分布をモデル性能の重要な限界として強調した。
そこで我々は, ブラース分割, 深さ再初期化, 交差点保存, サンプリングによる簡易化など, 密度化のための戦略を導入する。
これらの技術はガウシアンの空間的位置を再編成し、レンダリング品質、リソース消費、ストレージ圧縮の観点から、様々なデータセットやベンチマークに大幅な改善をもたらした。
我々のMini-Splattingはオリジナルのラスタライゼーションパイプラインとシームレスに統合され、ガウス・スプレイティングに基づく将来の研究の強力なベースラインを提供する。
https://github.com/fatPeter/mini-splatting}{Code is available}
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