論文の概要: CityGaussian: Real-time High-quality Large-Scale Scene Rendering with Gaussians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01133v1
- Date: Mon, 1 Apr 2024 14:24:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 22:15:37.729353
- Title: CityGaussian: Real-time High-quality Large-Scale Scene Rendering with Gaussians
- Title（参考訳）: CityGaussian: ガウシアンによるリアルタイム高品質な大規模レンダリング
- Authors: Yang Liu, He Guan, Chuanchen Luo, Lue Fan, Junran Peng, Zhaoxiang Zhang,
- Abstract要約: CityGaussianは、大規模な3DGSのトレーニングとレンダリングを効率化するために、新しい分別/分別トレーニングアプローチとLevel-of-Detail(LoD)戦略を採用している。
我々のアプローチは最先端のレンダリング品質を実現し、大規模なシーンを全く異なるスケールで一貫したリアルタイムレンダリングを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.02232261844281
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advancement of real-time 3D scene reconstruction and novel view synthesis has been significantly propelled by 3D Gaussian Splatting (3DGS). However, effectively training large-scale 3DGS and rendering it in real-time across various scales remains challenging. This paper introduces CityGaussian (CityGS), which employs a novel divide-and-conquer training approach and Level-of-Detail (LoD) strategy for efficient large-scale 3DGS training and rendering. Specifically, the global scene prior and adaptive training data selection enables efficient training and seamless fusion. Based on fused Gaussian primitives, we generate different detail levels through compression, and realize fast rendering across various scales through the proposed block-wise detail levels selection and aggregation strategy. Extensive experimental results on large-scale scenes demonstrate that our approach attains state-of-theart rendering quality, enabling consistent real-time rendering of largescale scenes across vastly different scales. Our project page is available at https://dekuliutesla.github.io/citygs/.
- Abstract（参考訳）: リアルタイム3次元シーン再構築と新しいビュー合成の進歩は、3Dガウススプラッティング(3DGS)によって著しく促進されている。
しかし、大規模な3DGSを効果的に訓練し、様々なスケールでリアルタイムにレンダリングすることは依然として困難である。
本稿では,CityGaussian(CityGS)について紹介する。CityGaussian(CityGS)は,大規模な3DGSトレーニングとレンダリングを効率的に行うために,新たな分別/分別トレーニングアプローチとレベル・オブ・ディーテール(LoD)戦略を採用している。
具体的には、グローバルシーンの事前かつ適応的なトレーニングデータ選択により、効率的なトレーニングとシームレスな融合が可能になる。
融合ガウスプリミティブに基づいて圧縮により異なる詳細レベルを生成し、提案したブロックワイド詳細レベル選択と集約戦略により、様々なスケールにわたる高速レンダリングを実現する。
大規模シーンにおける大規模な実験結果から,我々の手法が最先端のレンダリング品質を実現し,大規模シーンを一貫したリアルタイムレンダリングを可能にすることを示した。
私たちのプロジェクトページはhttps://dekuliutesla.github.io/citygs/で公開されています。
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