論文の概要: PyGS: Large-scale Scene Representation with Pyramidal 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16829v1
- Date: Mon, 27 May 2024 04:52:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 17:00:31.506434
- Title: PyGS: Large-scale Scene Representation with Pyramidal 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: PyGS: ピラミッド型3Dガウススプレイティングによる大規模シーン表現
- Authors: Zipeng Wang, Dan Xu,
- Abstract要約: 我々はNeRF初期化によるピラミッド型3次元ガウススプラッティング(PyGS)を提案する。
我々はこれらのピラミッドのガウスをクラスタに分類し、各クラスタのピラミッドレベルの影響を動的に決定するために、コンパクトな重み付けネットワークを使用する。
提案手法は,複数の大規模データセットにまたがる大幅な性能向上を実現し,現在の最先端手法の400倍以上のレンダリング時間を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.378596308239667
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural Radiance Fields (NeRFs) have demonstrated remarkable proficiency in synthesizing photorealistic images of large-scale scenes. However, they are often plagued by a loss of fine details and long rendering durations. 3D Gaussian Splatting has recently been introduced as a potent alternative, achieving both high-fidelity visual results and accelerated rendering performance. Nonetheless, scaling 3D Gaussian Splatting is fraught with challenges. Specifically, large-scale scenes grapples with the integration of objects across multiple scales and disparate viewpoints, which often leads to compromised efficacy as the Gaussians need to balance between detail levels. Furthermore, the generation of initialization points via COLMAP from large-scale dataset is both computationally demanding and prone to incomplete reconstructions. To address these challenges, we present Pyramidal 3D Gaussian Splatting (PyGS) with NeRF Initialization. Our approach represent the scene with a hierarchical assembly of Gaussians arranged in a pyramidal fashion. The top level of the pyramid is composed of a few large Gaussians, while each subsequent layer accommodates a denser collection of smaller Gaussians. We effectively initialize these pyramidal Gaussians through sampling a rapidly trained grid-based NeRF at various frequencies. We group these pyramidal Gaussians into clusters and use a compact weighting network to dynamically determine the influence of each pyramid level of each cluster considering camera viewpoint during rendering. Our method achieves a significant performance leap across multiple large-scale datasets and attains a rendering time that is over 400 times faster than current state-of-the-art approaches.
- Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、大規模シーンのフォトリアリスティック画像の合成に顕著な熟練性を示した。
しかし、細部や長いレンダリング期間の欠如に悩まされることが多い。
3D Gaussian Splattingは最近強力な代替として導入され、高忠実度ビジュアル結果と高速レンダリング性能の両方を実現している。
それでも、3Dガウシアン・スプレイティングのスケーリングは困難に満ちている。
特に、大規模なシーンは、複数のスケールと異なる視点のオブジェクトの統合に支障をきたし、しばしばガウス派は詳細レベルのバランスを取る必要があるため、効果が損なわれる。
さらに、大規模データセットからのCOLMAPによる初期化点の生成は、計算的に要求され、不完全な再構成をしがちである。
これらの課題に対処するために、NeRF初期化を用いたピラミッド型3Dガウススプラッティング(PyGS)を提案する。
私たちのアプローチは、ピラミッド的な方法で配置されたガウス人の階層的な集合体で、このシーンを表現しています。
ピラミッドの上部はいくつかの大きなガウス層で構成されており、その後の各層にはより小さなガウス層が密集している。
高速に訓練された格子型NeRFを様々な周波数でサンプリングすることにより,これらのピラミッド型ガウスを効果的に初期化する。
我々は、これらのピラミッドガウスをクラスタに分類し、コンパクトな重み付けネットワークを用いて、レンダリング中のカメラ視点を考慮した各クラスタのピラミッドレベルの影響を動的に決定する。
提案手法は,複数の大規模データセットにまたがる大幅な性能向上を実現し,現在の最先端手法の400倍以上のレンダリング時間を実現する。
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