論文の概要: DOGS: Distributed-Oriented Gaussian Splatting for Large-Scale 3D Reconstruction Via Gaussian Consensus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13943v2
• Date: Tue, 29 Oct 2024 13:42:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:36:58.584888
• Title: DOGS: Distributed-Oriented Gaussian Splatting for Large-Scale 3D Reconstruction Via Gaussian Consensus
• Title（参考訳）: DOGS:Gaussian Consensusを用いた大規模3次元再構成のための分散配向ガウススプラッティング
• Authors: Yu Chen, Gim Hee Lee,
• Abstract要約: 3DGSを分散訓練するDoGaussianを提案する。 大規模シーンで評価すると,3DGSのトレーニングを6回以上高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.45194233357833
• License:
• Abstract: The recent advances in 3D Gaussian Splatting (3DGS) show promising results on the novel view synthesis (NVS) task. With its superior rendering performance and high-fidelity rendering quality, 3DGS is excelling at its previous NeRF counterparts. The most recent 3DGS method focuses either on improving the instability of rendering efficiency or reducing the model size. On the other hand, the training efficiency of 3DGS on large-scale scenes has not gained much attention. In this work, we propose DoGaussian, a method that trains 3DGS distributedly. Our method first decomposes a scene into K blocks and then introduces the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) into the training procedure of 3DGS. During training, our DOGS maintains one global 3DGS model on the master node and K local 3DGS models on the slave nodes. The K local 3DGS models are dropped after training and we only query the global 3DGS model during inference. The training time is reduced by scene decomposition, and the training convergence and stability are guaranteed through the consensus on the shared 3D Gaussians. Our method accelerates the training of 3DGS by 6+ times when evaluated on large-scale scenes while concurrently achieving state-of-the-art rendering quality. Our code is publicly available at https://github.com/AIBluefisher/DOGS.
• Abstract（参考訳）: 最近の3D Gaussian Splatting (3DGS)の進歩は、新しいビュー合成(NVS)タスクにおいて有望な結果を示している。 3DGSは優れたレンダリング性能と高精細なレンダリング性能を備えており、これまでのNeRFよりも優れている。 最新の3DGS法は、レンダリング効率の不安定性を改善するか、またはモデルサイズを減らすことに焦点を当てている。 一方,大規模シーンにおける3DGSのトレーニング効率はあまり注目されていない。 本研究では,3DGSを分散訓練するDoGaussianを提案する。 提案手法は,まずシーンをKブロックに分解し,次に3DGSのトレーニング手順に Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) を導入する。 トレーニング中、我々のDOGSはマスターノード上のグローバル3DGSモデルとスレーブノード上のKローカル3DGSモデルを維持している。 K ローカル 3DGS モデルをトレーニング後にドロップし,推論中にグローバル 3DGS モデルに問い合わせるのみである。 シーン分解によりトレーニング時間を短縮し、共有された3Dガウスのコンセンサスを通じてトレーニング収束と安定性を保証する。 本手法は,3DGSを大規模シーンで評価した場合に,最先端のレンダリング品質を同時に達成しながら,3DGSのトレーニングを6回以上高速化する。 私たちのコードはhttps://github.com/AIBluefisher/DOGS.comで公開されています。

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