論文の概要: 3D Gaussian Splatting: Survey, Technologies, Challenges, and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17418v1
- Date: Wed, 24 Jul 2024 16:53:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 12:55:41.710116
- Title: 3D Gaussian Splatting: Survey, Technologies, Challenges, and Opportunities
- Title（参考訳）: 3Dガウススプラッティング:サーベイ、技術、挑戦、機会
- Authors: Yanqi Bao, Tianyu Ding, Jing Huo, Yaoli Liu, Yuxin Li, Wenbin Li, Yang Gao, Jiebo Luo,
- Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、3D表現の主流となる可能性を持つ顕著な手法として登場した。
本調査は,複数視点から既存の3DGS関連作品を分析することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.444435654131006
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a prominent technique with the potential to become a mainstream method for 3D representations. It can effectively transform multi-view images into explicit 3D Gaussian representations through efficient training, and achieve real-time rendering of novel views. This survey aims to analyze existing 3DGS-related works from multiple intersecting perspectives, including related tasks, technologies, challenges, and opportunities. The primary objective is to provide newcomers with a rapid understanding of the field and to assist researchers in methodically organizing existing technologies and challenges. Specifically, we delve into the optimization, application, and extension of 3DGS, categorizing them based on their focuses or motivations. Additionally, we summarize and classify nine types of technical modules and corresponding improvements identified in existing works. Based on these analyses, we further examine the common challenges and technologies across various tasks, proposing potential research opportunities.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、3D表現の主流となる可能性を持つ顕著なテクニックとして登場した。
マルチビュー画像を効果的に3次元ガウス表現に変換し、新しいビューのリアルタイムレンダリングを実現する。
本調査は,関連課題,技術,課題,機会など,既存の3DGS関連の著作を多面的視点から分析することを目的とする。
主な目的は、新入生にこの分野の迅速な理解を与え、研究者が既存の技術や課題を体系的に整理するのを支援することである。
具体的には、3DGSの最適化、応用、拡張を掘り下げて、焦点やモチベーションに基づいて分類します。
さらに、9種類の技術モジュールと、既存の作業で特定されたそれに対応する改善点をまとめて分類する。
これらの分析に基づき,様々な課題にまたがる共通課題と技術について検討し,今後の研究機会を提案する。
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