論文の概要: 3iGS: Factorised Tensorial Illumination for 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03753v1
- Date: Wed, 7 Aug 2024 13:06:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-08 13:04:22.977053
- Title: 3iGS: Factorised Tensorial Illumination for 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: 3iGS:3次元ガウススプラッティングのための要因的テンソルイルミネーション
- Authors: Zhe Jun Tang, Tat-Jen Cham,
- Abstract要約: 3D Gaussian Splatting(3iGS)は、3D Gaussian Splatting(3DGS)レンダリング品質を改善する。
3Dガウスアンを放射場表現として用いることで、リアルタイムレンダリング速度で高品質なノベルビュー合成が可能になった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.059156311856087
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The use of 3D Gaussians as representation of radiance fields has enabled high quality novel view synthesis at real-time rendering speed. However, the choice of optimising the outgoing radiance of each Gaussian independently as spherical harmonics results in unsatisfactory view dependent effects. In response to these limitations, our work, Factorised Tensorial Illumination for 3D Gaussian Splatting, or 3iGS, improves upon 3D Gaussian Splatting (3DGS) rendering quality. Instead of optimising a single outgoing radiance parameter, 3iGS enhances 3DGS view-dependent effects by expressing the outgoing radiance as a function of a local illumination field and Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) features. We optimise a continuous incident illumination field through a Tensorial Factorisation representation, while separately fine-tuning the BRDF features of each 3D Gaussian relative to this illumination field. Our methodology significantly enhances the rendering quality of specular view-dependent effects of 3DGS, while maintaining rapid training and rendering speeds.
- Abstract（参考訳）: レーダランス場の表現として3Dガウスアンを用いることで、リアルタイムレンダリング速度で高品質な新規ビュー合成が可能になった。
しかし、各ガウスの外部放射を球面調和として独立に最適化する選択は、満足できないビュー依存効果をもたらす。
これらの制約に応えて、3Dガウス版3DGSのレンダリング品質を改善する3Dガウス版3DGS(Factated Tensorial Illumination for 3D Gaussian Splatting)を開発した。
3iGSは1つの出射放射パラメータを最適化する代わりに、出射放射を局所照明場と双方向反射分布関数(BRDF)の機能として表現することにより、3DGSビュー依存効果を高める。
我々は,この照明領域に対して,各3次元ガウスのBRDF特徴を別々に微調整しながら,テンソル的因子化表現を通して連続的なインシデント照明領域を最適化する。
提案手法は, 高速なトレーニングとレンダリング速度を維持しながら, 3DGSの仕様ビュー依存効果のレンダリング品質を著しく向上させる。
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