論文の概要: F-3DGS: Factorized Coordinates and Representations for 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17083v1
- Date: Mon, 27 May 2024 11:55:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 15:32:42.547365
- Title: F-3DGS: Factorized Coordinates and Representations for 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: F-3DGS:3次元ガウス平滑化のための因子座標と表現
- Authors: Xiangyu Sun, Joo Chan Lee, Daniel Rho, Jong Hwan Ko, Usman Ali, Eunbyung Park,
- Abstract要約: ニューラルレイディアンス場(NeRF)のレンダリング手法の代替として,F3DGS(Facterized 3D Gaussian Splatting)を提案する。
F-3DGSはレンダリング画像に匹敵する品質を維持しながら、ストレージコストを大幅に削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.653629893660218
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The neural radiance field (NeRF) has made significant strides in representing 3D scenes and synthesizing novel views. Despite its advancements, the high computational costs of NeRF have posed challenges for its deployment in resource-constrained environments and real-time applications. As an alternative to NeRF-like neural rendering methods, 3D Gaussian Splatting (3DGS) offers rapid rendering speeds while maintaining excellent image quality. However, as it represents objects and scenes using a myriad of Gaussians, it requires substantial storage to achieve high-quality representation. To mitigate the storage overhead, we propose Factorized 3D Gaussian Splatting (F-3DGS), a novel approach that drastically reduces storage requirements while preserving image quality. Inspired by classical matrix and tensor factorization techniques, our method represents and approximates dense clusters of Gaussians with significantly fewer Gaussians through efficient factorization. We aim to efficiently represent dense 3D Gaussians by approximating them with a limited amount of information for each axis and their combinations. This method allows us to encode a substantially large number of Gaussians along with their essential attributes -- such as color, scale, and rotation -- necessary for rendering using a relatively small number of elements. Extensive experimental results demonstrate that F-3DGS achieves a significant reduction in storage costs while maintaining comparable quality in rendered images.
- Abstract（参考訳）: 神経放射野(NeRF)は3次元シーンを表現し,新規な視点を合成する上で大きな進歩を遂げている。
その進歩にもかかわらず、NeRFの計算コストが高いため、リソース制約のある環境やリアルタイムアプリケーションへの展開が困難になっている。
NeRFライクなニューラルレンダリングの代替として、3D Gaussian Splatting (3DGS)は高速なレンダリング速度を提供し、優れた画質を維持している。
しかし、無数のガウシアンを用いて物や場面を表現するため、高品質な表現を実現するにはかなりの記憶を必要とする。
ストレージのオーバーヘッドを軽減するため,F3DGS(Factized 3D Gaussian Splatting)を提案する。
古典行列およびテンソル因子化法に着想を得た本手法は, ガウスの高密度クラスタを効率な因数分解によって表現し, 近似する。
我々は,各軸とそれらの組み合わせについて,限られた量の情報で近似することで,高密度な3次元ガウスを効率的に表現することを目指している。
この方法では、比較的少数の要素をレンダリングするのに必要な、色、スケール、回転といった重要な属性とともに、かなり多くのガウスを符号化することができる。
F-3DGSはレンダリング画像に匹敵する品質を維持しつつ,ストレージコストを大幅に削減できることを示した。
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