論文の概要: 3DGS.zip: A survey on 3D Gaussian Splatting Compression Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09510v4
- Date: Tue, 5 Nov 2024 11:41:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 21:54:45.765293
- Title: 3DGS.zip: A survey on 3D Gaussian Splatting Compression Methods
- Title（参考訳）: 3DGS.zip:3次元ガウス散乱圧縮法に関する調査
- Authors: Milena T. Bagdasarian, Paul Knoll, Yi-Hsin Li, Florian Barthel, Anna Hilsmann, Peter Eisert, Wieland Morgenstern,
- Abstract要約: 3次元ガウス散乱(3DGS)は実時間放射場レンダリングの最先端技術として登場している。
レンダリング速度と画像の忠実さの利点にもかかわらず、3DGSはその大きなストレージとメモリ要求によって制限されている。
本調査では3DGSをより効率的にするために開発された圧縮・圧縮技術について詳細に検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.122120872952296
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a cutting-edge technique for real-time radiance field rendering, offering state-of-the-art performance in terms of both quality and speed. 3DGS models a scene as a collection of three-dimensional Gaussians, or splats, with additional attributes optimized to conform to the scene's geometric and visual properties. Despite its advantages in rendering speed and image fidelity, 3DGS is limited by its significant storage and memory demands. These high demands make 3DGS impractical for mobile devices or headsets, reducing its applicability in important areas of computer graphics. To address these challenges and advance the practicality of 3DGS, this survey provides a comprehensive and detailed examination of compression and compaction techniques developed to make 3DGS more efficient. We categorize current approaches into compression techniques, which aim at achieving the highest quality at minimal data size, and compaction techniques, which aim for optimal quality with the fewest Gaussians. We introduce the basic mathematical concepts underlying the analyzed methods, as well as key implementation details and design choices. Our report thoroughly discusses similarities and differences among the methods, as well as their respective advantages and disadvantages. We establish a consistent standard for comparing these methods based on key performance metrics and datasets. Specifically, since these methods have been developed in parallel and over a short period of time, currently, no comprehensive comparison exists. This survey, for the first time, presents a unified standard to evaluate 3DGS compression techniques. To facilitate the continuous monitoring of emerging methodologies, we maintain a dedicated website that will be regularly updated with new techniques and revisions of existing findings https://w-m.github.io/3dgs-compression-survey/ .
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting(3DGS)は、リアルタイムラディアンスフィールドレンダリングの最先端技術として登場し、品質と速度の両面で最先端のパフォーマンスを提供する。
3DGSはシーンを3次元ガウス、あるいはスプレートの集合としてモデル化し、シーンの幾何学的および視覚的特性に適合するように最適化された属性を付加する。
レンダリング速度と画像の忠実さの利点にもかかわらず、3DGSはその大きなストレージとメモリ要求によって制限されている。
これらの高い要求は、モバイルデバイスやヘッドセットに3DGSを非現実的にし、コンピュータグラフィックスの重要な領域における適用性を低下させる。
これらの課題に対処し、3DGSの実用性を推し進めるため、3DGSをより効率的にするために開発された圧縮・圧縮技術について包括的かつ詳細な調査を行う。
本稿では,最小限のデータサイズで最高の品質を実現する圧縮技術と,最小限のガウスで最適品質を実現する圧縮技術について分類する。
解析手法の基礎となる基本的な数学的概念と、重要な実装の詳細と設計選択を紹介する。
本報告では,各手法の類似点と相違点,およびそれぞれの長所と短所について概説する。
主要なパフォーマンス指標とデータセットに基づいて、これらのメソッドを比較するための一貫した標準を確立します。
具体的には、これらの手法が並列に開発され、短時間で開発されたため、現在では包括的な比較は行われていない。
本調査では3DGS圧縮技術を評価するための統一標準を初めて提示する。
新興方法論の継続的な監視を容易にするため、我々は、新しい技術と既存の発見の修正を定期的に更新する専用ウェブサイトを維持している。
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