論文の概要: Reducing the Memory Footprint of 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17074v1
- Date: Mon, 24 Jun 2024 19:01:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 18:31:07.468458
- Title: Reducing the Memory Footprint of 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: 3次元ガウススプラッティングにおけるメモリフットプリントの低減
- Authors: Panagiotis Papantonakis, Georgios Kopanas, Bernhard Kerbl, Alexandre Lanvin, George Drettakis,
- Abstract要約: 3D Gaussian splattingは、高速なトレーニングとリアルタイムレンダリングにより、新しいビュー合成に優れた視覚的品質を提供する。
残念ながら、この方法のメモリ要求は不当に高い。
本稿では,効率よく分解能を考慮したプリミティブ・プルーニング手法を提案し,プリミティブ・カウントを半分に減らした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.221578686263456
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 3D Gaussian splatting provides excellent visual quality for novel view synthesis, with fast training and real-time rendering; unfortunately, the memory requirements of this method for storing and transmission are unreasonably high. We first analyze the reasons for this, identifying three main areas where storage can be reduced: the number of 3D Gaussian primitives used to represent a scene, the number of coefficients for the spherical harmonics used to represent directional radiance, and the precision required to store Gaussian primitive attributes. We present a solution to each of these issues. First, we propose an efficient, resolution-aware primitive pruning approach, reducing the primitive count by half. Second, we introduce an adaptive adjustment method to choose the number of coefficients used to represent directional radiance for each Gaussian primitive, and finally a codebook-based quantization method, together with a half-float representation for further memory reduction. Taken together, these three components result in a 27 reduction in overall size on disk on the standard datasets we tested, along with a 1.7 speedup in rendering speed. We demonstrate our method on standard datasets and show how our solution results in significantly reduced download times when using the method on a mobile device.
- Abstract（参考訳）: 3Dガウススプラッティングは、高速なトレーニングとリアルタイムレンダリングにより、新しいビュー合成に優れた視覚的品質を提供するが、残念ながら、この手法の記憶要求は不当に高い。
まず,3次元ガウス的プリミティブの数,方向放射率を表す球面調和関数の係数数,ガウス的プリミティブ属性を記憶するのに要する精度の3つを解析した。
これらの問題のそれぞれに解決策を提示します。
まず,高効率で高解像度なプリミティブ・プルーニング手法を提案し,プリミティブ・カウントを半分に減らした。
第2に,ガウスプリミティブ毎の指向性ラディアンスを表す係数数を選択する適応調整法を導入し,さらにメモリ削減のための半フロート表現とともに,コードブックに基づく量子化法を提案する。
まとめると、これらの3つのコンポーネントは、テストした標準データセット上のディスク全体のサイズを27削減し、レンダリング速度が1.7スピードアップする。
提案手法を標準データセット上で実証し,モバイルデバイス上で使用する場合のダウンロード時間が大幅に短縮されることを示す。
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