論文の概要: AtomGS: Atomizing Gaussian Splatting for High-Fidelity Radiance Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12369v3
• Date: Sat, 09 Nov 2024 19:51:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 17:14:32.740534
• Title: AtomGS: Atomizing Gaussian Splatting for High-Fidelity Radiance Field
• Title（参考訳）: AtomGS: 高密度放射場のためのガウス散乱の微粒化
• Authors: Rong Liu, Rui Xu, Yue Hu, Meida Chen, Andrew Feng,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成とリアルタイムレンダリング速度の優れた機能を提供することにより、近年、放射界再構成が進んでいる。 AtomGSはAtomized ProliferationとGeometry-Guided Optimizationで構成されています。 評価の結果、AtomGSはレンダリング品質において既存の最先端手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.025400772749913
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently advanced radiance field reconstruction by offering superior capabilities for novel view synthesis and real-time rendering speed. However, its strategy of blending optimization and adaptive density control might lead to sub-optimal results; it can sometimes yield noisy geometry and blurry artifacts due to prioritizing optimizing large Gaussians at the cost of adequately densifying smaller ones. To address this, we introduce AtomGS, consisting of Atomized Proliferation and Geometry-Guided Optimization. The Atomized Proliferation constrains ellipsoid Gaussians of various sizes into more uniform-sized Atom Gaussians. The strategy enhances the representation of areas with fine features by placing greater emphasis on densification in accordance with scene details. In addition, we proposed a Geometry-Guided Optimization approach that incorporates an Edge-Aware Normal Loss. This optimization method effectively smooths flat surfaces while preserving intricate details. Our evaluation shows that AtomGS outperforms existing state-of-the-art methods in rendering quality. Additionally, it achieves competitive accuracy in geometry reconstruction and offers a significant improvement in training speed over other SDF-based methods. More interactive demos can be found in our website (https://rongliu-leo.github.io/AtomGS/).
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成とリアルタイムレンダリング速度の優れた機能を提供することにより、近年、放射界再構成が進んでいる。 しかし、最適化と適応密度制御をブレンドするというその戦略は、時として、より小さなものを適切に密度付けするコストで、大きなガウスを最適化することを優先するため、ノイズの多い幾何学やぼやけたアーチファクトを生じることがある。 この問題に対処するために、Atomized ProliferationとGeometry-Guided OptimizationからなるAtomGSを紹介します。 Atomized Proliferationは様々な大きさの楕円体ガウスをより均一な大きさの原子ガウスに制限する。 この戦略は, シーンの細部に応じて, デンシフィケーションに重きを置くことで, 優れた特徴を持つ領域の表現を促進させる。 さらに,エッジ・アウェア・ノーマル・ロスを組み込んだ幾何誘導最適化手法を提案する。 この最適化方法は、複雑な詳細を保存しながら、平面を効果的に滑らかにする。 評価の結果、AtomGSはレンダリング品質において既存の最先端手法よりも優れています。 さらに、幾何再構成における競合精度を実現し、他のSDF法よりもトレーニング速度が大幅に向上する。 よりインタラクティブなデモは、私たちのWebサイトにある(https://rongliu-leo.github.io/AtomGS/)。

関連論文リスト

• CityGaussianV2: Efficient and Geometrically Accurate Reconstruction for Large-Scale Scenes [53.107474952492396]
  CityGaussianV2は大規模なシーン再構築のための新しいアプローチである。 分解段階の密度化・深さ回帰手法を実装し, ぼやけたアーチファクトを除去し, 収束を加速する。 本手法は, 視覚的品質, 幾何学的精度, ストレージ, トレーニングコストの両立を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T17:59:31Z)
• RaDe-GS: Rasterizing Depth in Gaussian Splatting [32.38730602146176]
  Gaussian Splatting (GS) は、高品質でリアルタイムなレンダリングを実現するために、新しいビュー合成に非常に効果的であることが証明されている。 本研究は,DTUデータセット上のNeuraLangeloに匹敵するチャムファー距離誤差を導入し,元の3D GS法と同様の計算効率を維持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T15:56:58Z)
• SAGS: Structure-Aware 3D Gaussian Splatting [53.6730827668389]
  本研究では,シーンの形状を暗黙的に符号化する構造認識型ガウス散乱法(SAGS)を提案する。 SAGSは、最先端のレンダリング性能と、ベンチマークノベルビュー合成データセットのストレージ要件の削減を反映している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T23:26:30Z)
• Gaussian Opacity Fields: Efficient Adaptive Surface Reconstruction in Unbounded Scenes [50.92217884840301]
  Gaussian Opacity Fields (GOF)は、シーンにおける効率的で高品質で適応的な表面再構成のための新しいアプローチである。 GOFは3Dガウスのレイトレーシングに基づくボリュームレンダリングに由来する。 GOFは、表面再構成と新しいビュー合成において、既存の3DGSベースの手法を超越している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T17:57:19Z)
• Compact 3D Gaussian Splatting For Dense Visual SLAM [32.37035997240123]
  本稿では,ガウス楕円体の数とパラメータサイズを削減できるコンパクトな3次元ガウス格子SLAMシステムを提案する。 余剰楕円体を減らすために、スライドウィンドウベースのマスキング戦略が最初に提案されている。 本手法は,シーン表現の最先端(SOTA)品質を維持しつつ,高速なトレーニングとレンダリングの高速化を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-17T15:41:35Z)
• GaussianPro: 3D Gaussian Splatting with Progressive Propagation [49.918797726059545]
  3DGSはStructure-from-Motion (SfM)技術によって生成されるポイントクラウドに大きく依存している。 本稿では, 3次元ガウスの密度化を導くために, プログレッシブ・プログレッシブ・プログレッシブ・ストラテジーを適用した新しい手法を提案する。 提案手法はデータセット上の3DGSを大幅に上回り,PSNRでは1.15dBの改善が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T16:00:20Z)
• GES: Generalized Exponential Splatting for Efficient Radiance Field Rendering [112.16239342037714]
  GES(Generalized Exponential Splatting)は、GEF(Generalized Exponential Function)を用いて3Dシーンをモデル化する斬新な表現である。 周波数変調損失の助けを借りて、GESは新規なビュー合成ベンチマークにおいて競合性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T17:32:50Z)
• GS-SLAM: Dense Visual SLAM with 3D Gaussian Splatting [51.96353586773191]
  我々は,まず3次元ガウス表現を利用したtextbfGS-SLAM を提案する。 提案手法は,地図の最適化とRGB-Dレンダリングの大幅な高速化を実現するリアルタイム微分可能なスプレイティングレンダリングパイプラインを利用する。 提案手法は,Replica,TUM-RGBDデータセット上の既存の最先端リアルタイム手法と比較して,競争性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T12:08:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。