論文の概要: PUP 3D-GS: Principled Uncertainty Pruning for 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10219v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 17:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 12:27:23.247567
• Title: PUP 3D-GS: Principled Uncertainty Pruning for 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: PUP 3D-GS: 3次元ガウス平滑化のための原理的不確かさ解析
• Authors: Alex Hanson, Allen Tu, Vasu Singla, Mayuka Jayawardhana, Matthias Zwicker, Tom Goldstein,
• Abstract要約: 本稿では,現在のアプローチよりも優れた空間感性プルーニングスコアを提案する。 また,事前学習した任意の3D-GSモデルに適用可能なマルチラウンドプルーファインパイプラインを提案する。 我々のパイプラインは、3D-GSの平均レンダリング速度を2.65$times$で増加させ、より健全なフォアグラウンド情報を保持します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.277480452459315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in novel view synthesis have enabled real-time rendering speeds and high reconstruction accuracy. 3D Gaussian Splatting (3D-GS), a foundational point-based parametric 3D scene representation, models scenes as large sets of 3D Gaussians. Complex scenes can comprise of millions of Gaussians, amounting to large storage and memory requirements that limit the viability of 3D-GS on devices with limited resources. Current techniques for compressing these pretrained models by pruning Gaussians rely on combining heuristics to determine which ones to remove. In this paper, we propose a principled spatial sensitivity pruning score that outperforms these approaches. It is computed as a second-order approximation of the reconstruction error on the training views with respect to the spatial parameters of each Gaussian. Additionally, we propose a multi-round prune-refine pipeline that can be applied to any pretrained 3D-GS model without changing the training pipeline. After pruning 88.44% of the Gaussians, we observe that our PUP 3D-GS pipeline increases the average rendering speed of 3D-GS by 2.65$\times$ while retaining more salient foreground information and achieving higher image quality metrics than previous pruning techniques on scenes from the Mip-NeRF 360, Tanks & Temples, and Deep Blending datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年のビュー合成の進歩により、リアルタイムレンダリング速度と高い再構成精度が実現されている。 基本的なポイントベースパラメトリックな3Dシーン表現である3Dガウススティング(3D-GS)は、シーンを3Dガウスの大規模なセットとしてモデル化する。 複雑なシーンは数百万のガウスアンで構成され、限られたリソースを持つデバイス上での3D-GSの有効性を制限した大きなストレージとメモリ要件に相当する。 ガウスを刈り取ることでこれらの事前訓練されたモデルを圧縮する現在の手法は、どれを除去するかを決定するためにヒューリスティックを組み合わせることに依存している。 本稿では,これらの手法より優れた空間感性プルーニングスコアを提案する。 各ガウスの空間パラメータに関して、トレーニングビューにおける再構成誤差の2次近似として計算される。 さらに,トレーニングパイプラインを変更することなく,事前訓練した任意の3D-GSモデルに適用可能な複数ラウンドプルーファインパイプラインを提案する。 ガウシアンの88.44%を刈り取った後、我々のPUP 3D-GSパイプラインは、3D-GSの平均レンダリング速度を2.65$\times$で増加させ、より精巧なフォアグラウンド情報を保持し、Mip-NeRF 360、Tants & Temples、Deep Blendingデータセットのシーンでの以前のプルーニング技術よりも高い画質のメトリクスを実現した。

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