論文の概要: Compact 3D Gaussian Splatting for Static and Dynamic Radiance Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03822v1
- Date: Wed, 7 Aug 2024 14:56:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-08 12:54:35.740705
- Title: Compact 3D Gaussian Splatting for Static and Dynamic Radiance Fields
- Title（参考訳）: 静的および動的放射場のためのコンパクトな3次元ガウス散乱
- Authors: Joo Chan Lee, Daniel Rho, Xiangyu Sun, Jong Hwan Ko, Eunbyung Park,
- Abstract要約: ハイパフォーマンスを維持しつつガウスの数を著しく削減する学習可能なマスク戦略を提案する。
さらに、格子型ニューラルネットワークを用いて、ビュー依存色をコンパクトかつ効果的に表現することを提案する。
我々の研究は、3Dシーン表現のための包括的なフレームワークを提供し、ハイパフォーマンス、高速トレーニング、コンパクト性、リアルタイムレンダリングを実現しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.729716867839509
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D Gaussian splatting (3DGS) has recently emerged as an alternative representation that leverages a 3D Gaussian-based representation and introduces an approximated volumetric rendering, achieving very fast rendering speed and promising image quality. Furthermore, subsequent studies have successfully extended 3DGS to dynamic 3D scenes, demonstrating its wide range of applications. However, a significant drawback arises as 3DGS and its following methods entail a substantial number of Gaussians to maintain the high fidelity of the rendered images, which requires a large amount of memory and storage. To address this critical issue, we place a specific emphasis on two key objectives: reducing the number of Gaussian points without sacrificing performance and compressing the Gaussian attributes, such as view-dependent color and covariance. To this end, we propose a learnable mask strategy that significantly reduces the number of Gaussians while preserving high performance. In addition, we propose a compact but effective representation of view-dependent color by employing a grid-based neural field rather than relying on spherical harmonics. Finally, we learn codebooks to compactly represent the geometric and temporal attributes by residual vector quantization. With model compression techniques such as quantization and entropy coding, we consistently show over 25x reduced storage and enhanced rendering speed compared to 3DGS for static scenes, while maintaining the quality of the scene representation. For dynamic scenes, our approach achieves more than 12x storage efficiency and retains a high-quality reconstruction compared to the existing state-of-the-art methods. Our work provides a comprehensive framework for 3D scene representation, achieving high performance, fast training, compactness, and real-time rendering. Our project page is available at https://maincold2.github.io/c3dgs/.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian splatting (3DGS) は、最近、3D Gaussian ベースの表現を活用する代替表現として登場し、非常に高速なレンダリング速度と将来性のある画像品質を実現する、近似されたボリュームレンダリングを導入した。
さらに、その後の研究では3DGSをダイナミックな3Dシーンに拡張し、幅広い応用を実証している。
しかし、3DGSとその後続の手法は、大量のメモリとストレージを必要とするレンダリング画像の高忠実さを維持するためにかなりの数のガウス像を必要とするため、大きな欠点が生じる。
この重要な問題に対処するために、我々は、性能を犠牲にすることなくガウス点数を減らし、ビュー依存色や共分散のようなガウス属性を圧縮する、2つの主要な目的に特に重点を置いている。
そこで本研究では,高い性能を維持しながらガウス数を大幅に削減する学習可能なマスク戦略を提案する。
さらに,球面高調波に頼らず,格子型ニューラルネットワークを用いて,ビュー依存色をコンパクトかつ効果的に表現する手法を提案する。
最後に,残留ベクトル量子化による幾何学的属性と時間的属性をコンパクトに表現するコードブックを学習する。
量子化やエントロピー符号化などのモデル圧縮技術により,静的シーンの3DGSに比べて,25倍以上のストレージとレンダリング速度が向上し,シーン表現の質が向上した。
動的シーンでは,従来の最先端手法と比較して,ストレージ効率が12倍以上に向上し,高品質な再構築が維持される。
我々の研究は、3Dシーン表現のための包括的なフレームワークを提供し、ハイパフォーマンス、高速トレーニング、コンパクト性、リアルタイムレンダリングを実現しています。
私たちのプロジェクトページはhttps://maincold2.github.io/c3dgs/で公開されています。
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