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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10219v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 19:00:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:36:50.697627
• 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: 本研究では,視覚的忠実度と前景の細部を高い圧縮比で保持する原理的感度プルーニングスコアを提案する。 また,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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.277480452459315
• License:
• Abstract: Recent advances in novel view synthesis have enabled real-time rendering speeds with high reconstruction accuracy. 3D Gaussian Splatting (3D-GS), a foundational point-based parametric 3D scene representation, models scenes as large sets of 3D Gaussians. However, complex scenes can consist of millions of Gaussians, resulting in high 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 Gaussians to remove. At high compression ratios, these pruned scenes suffer from heavy degradation of visual fidelity and loss of foreground details. In this paper, we propose a principled sensitivity pruning score that preserves visual fidelity and foreground details at significantly higher compression ratios than existing 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 its training pipeline. After pruning 90% of Gaussians, a substantially higher percentage than previous methods, our PUP 3D-GS pipeline increases average rendering speed by 3.56$\times$ while retaining more salient foreground information and achieving higher image quality metrics than existing 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、高精度なリアルタイムレンダリングが可能になった。 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。 しかし、複雑なシーンは数百万のガウスからなり得るため、限られたリソースを持つデバイス上での3D-GSの有効性を制限する高いストレージとメモリ要求が生じる。 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、ガウスがどれを除去すべきかを決定するための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。 高圧縮比では、これらの破砕されたシーンは、視覚的忠実度が著しく低下し、前景の細部が失われる。 本稿では,従来の手法よりもはるかに高い圧縮率で,視覚的忠実度と前景の細部を保ちながら高感度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PUP 3D-GSパイプラインは、従来の手法よりもかなり高い割合でガウスの90%を刈り込んだ後、平均レンダリング速度を3.56$\times$で増加させ、より詳細なフォアグラウンド情報を保持し、Mip-NeRF 360、Tamps & Temples、Deep Blendingデータセットの既存の技術よりも高い画質のメトリクスを実現した。

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