論文の概要: Image-GS: Content-Adaptive Image Representation via 2D Gaussians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01866v1
- Date: Tue, 2 Jul 2024 00:45:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-03 17:13:22.475486
- Title: Image-GS: Content-Adaptive Image Representation via 2D Gaussians
- Title（参考訳）: Image-GS:2Dガウスによるコンテンツ適応画像表現
- Authors: Yunxiang Zhang, Alexandr Kuznetsov, Akshay Jindal, Kenneth Chen, Anton Sochenov, Anton Kaplanyan, Qi Sun,
- Abstract要約: 本稿では,コンテンツ適応型画像表現であるImage-GSを提案する。
異方性2Dガウスアンをベースとして、Image-GSは高いメモリ効率を示し、高速なランダムアクセスをサポートし、自然なレベルのディテールスタックを提供する。
画像-GSの一般的な効率性と忠実性は、最近のニューラルイメージ表現と業界標準テクスチャ圧縮機に対して検証される。
この研究は、機械認識、アセットストリーミング、コンテンツ生成など、適応的な品質とリソース制御を必要とする新しいアプリケーションを開発するための洞察を与えてくれることを願っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.15950594752051
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural image representations have recently emerged as a promising technique for storing, streaming, and rendering visual data. Coupled with learning-based workflows, these novel representations have demonstrated remarkable visual fidelity and memory efficiency. However, existing neural image representations often rely on explicit uniform data structures without content adaptivity or computation-intensive implicit models, limiting their adoption in real-time graphics applications. Inspired by recent advances in radiance field rendering, we propose Image-GS, a content-adaptive image representation. Using anisotropic 2D Gaussians as the basis, Image-GS shows high memory efficiency, supports fast random access, and offers a natural level of detail stack. Leveraging a tailored differentiable renderer, Image-GS fits a target image by adaptively allocating and progressively optimizing a set of 2D Gaussians. The generalizable efficiency and fidelity of Image-GS are validated against several recent neural image representations and industry-standard texture compressors on a diverse set of images. Notably, its memory and computation requirements solely depend on and linearly scale with the number of 2D Gaussians, providing flexible controls over the trade-off between visual fidelity and run-time efficiency. We hope this research offers insights for developing new applications that require adaptive quality and resource control, such as machine perception, asset streaming, and content generation.
- Abstract（参考訳）: ニューラルイメージ表現は、視覚データを保存、ストリーミング、レンダリングするための有望なテクニックとして最近登場した。
学習ベースのワークフローと組み合わせることで、これらの新しい表現は目覚ましい視覚的忠実さと記憶効率を示す。
しかし、既存のニューラルイメージ表現は、コンテンツ適応性や計算集約的な暗黙のモデルを持たず、明示的な均一なデータ構造に依存しており、リアルタイムグラフィックスアプリケーションへの採用を制限していることが多い。
近年のラディアンスフィールドレンダリングの進歩に触発されて,コンテンツ適応型画像表現である Image-GS を提案する。
異方性2Dガウスアンをベースとして、Image-GSは高いメモリ効率を示し、高速なランダムアクセスをサポートし、自然なレベルのディテールスタックを提供する。
Image-GSは、2Dガウスの集合を適応的に配置し、段階的に最適化することでターゲット画像に適合する。
画像-GSの一般化可能な効率性と忠実性は、近年のニューラルイメージ表現と、多様な画像集合上の業界標準テクスチャ圧縮機に対して検証される。
特に、メモリと計算の要求は2Dガウス数にのみ依存し、線形にスケールし、視覚的忠実度と実行時の効率のトレードオフを柔軟に制御する。
この研究は、機械認識、アセットストリーミング、コンテンツ生成など、適応的な品質とリソース制御を必要とする新しいアプリケーションを開発するための洞察を与えてくれることを願っている。
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