論文の概要: Octree-GS: Towards Consistent Real-time Rendering with LOD-Structured 3D Gaussians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17898v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 07:11:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:16:19.133439
• Title: Octree-GS: Towards Consistent Real-time Rendering with LOD-Structured 3D Gaussians
• Title（参考訳）: Octree-GS:LOD-Structured 3D Gaussian による一貫性のあるリアルタイムレンダリングを目指して
• Authors: Kerui Ren, Lihan Jiang, Tao Lu, Mulin Yu, Linning Xu, Zhangkai Ni, Bo Dai,
• Abstract要約: 3D-GSは、NeRFベースのニューラルシーン表現と比較して、顕著なレンダリングの忠実さと効率を示した。 シーン表現のためのレベル・オブ・ディーテール分解をサポートするLOD構造型3次元ガウスアプローチを特徴とするOctree-GSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.774112672831155
• License:
• Abstract: The recent 3D Gaussian splatting (3D-GS) has shown remarkable rendering fidelity and efficiency compared to NeRF-based neural scene representations. While demonstrating the potential for real-time rendering, 3D-GS encounters rendering bottlenecks in large scenes with complex details due to an excessive number of Gaussian primitives located within the viewing frustum. This limitation is particularly noticeable in zoom-out views and can lead to inconsistent rendering speeds in scenes with varying details. Moreover, it often struggles to capture the corresponding level of details at different scales with its heuristic density control operation. Inspired by the Level-of-Detail (LOD) techniques, we introduce Octree-GS, featuring an LOD-structured 3D Gaussian approach supporting level-of-detail decomposition for scene representation that contributes to the final rendering results. Our model dynamically selects the appropriate level from the set of multi-resolution anchor points, ensuring consistent rendering performance with adaptive LOD adjustments while maintaining high-fidelity rendering results.
• Abstract（参考訳）: 最近の3D Gaussian splatting (3D-GS)は、NeRFベースのニューラルシーン表現と比較して、顕著なレンダリング忠実さと効率を示している。 リアルタイムレンダリングの可能性を示す一方で、3D-GSは、視野内のガウス原始体が過剰に多いため、複雑な細部を持つ大きなシーンでレンダリングボトルネックに遭遇する。 この制限は特にズームアウトビューで顕著であり、様々な詳細を持つシーンにおいて、一貫性のないレンダリング速度につながる可能性がある。 さらに、そのヒューリスティック密度制御操作によって、対応する詳細レベルを異なるスケールで捉えるのに苦労することが多い。 そこで我々は,LOD(Level-of-Detail)技術に触発されて,最終レンダリング結果に寄与するシーン表現のレベル・オブ・ディーテール分解をサポートするLOD構造化3Dガウスアプローチを特徴とするOctree-GSを紹介した。 本モデルでは,多分解能アンカー点の集合から適切なレベルを動的に選択し,高忠実度レンダリング結果を維持しつつ,適応LOD調整による一貫したレンダリング性能を確保する。

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