論文の概要: Gaussian-Forest: Hierarchical-Hybrid 3D Gaussian Splatting for Compressed Scene Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08759v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 02:41:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 21:38:10.868345
• Title: Gaussian-Forest: Hierarchical-Hybrid 3D Gaussian Splatting for Compressed Scene Modeling
• Title（参考訳）: ガウス-フォレスト:圧縮シーンモデリングのための階層型3次元ガウススプレイティング
• Authors: Fengyi Zhang, Tianjun Zhang, Lin Zhang, Helen Huang, Yadan Luo,
• Abstract要約: 本稿では,ハイブリッド3Dガウスの森として景観を階層的に表現するガウス・フォレスト・モデリング・フレームワークを紹介する。 実験により、ガウス・フォレストは同等の速度と品質を維持するだけでなく、圧縮速度が10倍を超えることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.705053444057835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of novel-view synthesis has recently witnessed the emergence of 3D Gaussian Splatting, which represents scenes in a point-based manner and renders through rasterization. This methodology, in contrast to Radiance Fields that rely on ray tracing, demonstrates superior rendering quality and speed. However, the explicit and unstructured nature of 3D Gaussians poses a significant storage challenge, impeding its broader application. To address this challenge, we introduce the Gaussian-Forest modeling framework, which hierarchically represents a scene as a forest of hybrid 3D Gaussians. Each hybrid Gaussian retains its unique explicit attributes while sharing implicit ones with its sibling Gaussians, thus optimizing parameterization with significantly fewer variables. Moreover, adaptive growth and pruning strategies are designed, ensuring detailed representation in complex regions and a notable reduction in the number of required Gaussians. Extensive experiments demonstrate that Gaussian-Forest not only maintains comparable speed and quality but also achieves a compression rate surpassing 10 times, marking a significant advancement in efficient scene modeling. Codes are available at https://github.com/Xian-Bei/GaussianForest.
• Abstract（参考訳）: ノベル・ビュー・シンセサイザーの分野は、最近3Dガウス・スプレイティングの出現を目撃し、これはポイントベースでシーンを表現し、ラスタライズを通してレンダリングする。 レイトレーシングに依存するラジアンス・フィールドとは対照的に、この手法はより優れたレンダリング品質と速度を示す。 しかし、3Dガウスの明示的かつ非構造的な性質は、その広範な応用を妨げる重要なストレージ課題を招いている。 この課題に対処するために,ハイブリッド3Dガウスの森として階層的に表現されるガウス・フォレスト・モデリング・フレームワークを導入する。 それぞれのハイブリッドガウスは独自の明示的属性を保持し、暗黙的な属性を兄弟ガウスと共有し、パラメータ化を著しく少ない変数で最適化する。 さらに、適応的な成長と刈り取り戦略が設計され、複雑な領域の詳細な表現が保証され、必要なガウス数の顕著な削減が図られる。 広汎な実験により、ガウス・フォレストは同等の速度と品質を維持するだけでなく、圧縮速度も10倍を超え、効率的なシーンモデリングの大幅な進歩を示している。 コードはhttps://github.com/Xian-Bei/GaussianForest.comで入手できる。

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