論文の概要: FlashGS: Efficient 3D Gaussian Splatting for Large-scale and High-resolution Rendering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07967v1
- Date: Thu, 15 Aug 2024 06:27:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 14:46:15.986661
- Title: FlashGS: Efficient 3D Gaussian Splatting for Large-scale and High-resolution Rendering
- Title（参考訳）: FlashGS: 大規模かつ高解像度レンダリングのための効率的な3Dガウススプレイティング
- Authors: Guofeng Feng, Siyan Chen, Rong Fu, Zimu Liao, Yi Wang, Tao Liu, Zhilin Pei, Hengjie Li, Xingcheng Zhang, Bo Dai,
- Abstract要約: FlashGSは、3D Gaussian Splattingの効率的な差別化を容易にするように設計されている。
FlashGSの性能評価は、多種多様な合成シーンと実世界の大規模シーンで行われている。
結果は、FlashGSの優れたパフォーマンスとリソース最適化能力を強調し、それを3Dレンダリングの領域における恐ろしいツールとして位置づけた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.727367585102112
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work introduces FlashGS, an open-source CUDA Python library, designed to facilitate the efficient differentiable rasterization of 3D Gaussian Splatting through algorithmic and kernel-level optimizations. FlashGS is developed based on the observations from a comprehensive analysis of the rendering process to enhance computational efficiency and bring the technique to wide adoption. The paper includes a suite of optimization strategies, encompassing redundancy elimination, efficient pipelining, refined control and scheduling mechanisms, and memory access optimizations, all of which are meticulously integrated to amplify the performance of the rasterization process. An extensive evaluation of FlashGS' performance has been conducted across a diverse spectrum of synthetic and real-world large-scale scenes, encompassing a variety of image resolutions. The empirical findings demonstrate that FlashGS consistently achieves an average 4x acceleration over mobile consumer GPUs, coupled with reduced memory consumption. These results underscore the superior performance and resource optimization capabilities of FlashGS, positioning it as a formidable tool in the domain of 3D rendering.
- Abstract（参考訳）: この研究は、アルゴリズムとカーネルレベルの最適化を通じて、3D Gaussian Splattingの効率的な微分可能ラスタ化を容易にするために設計されたオープンソースのCUDA PythonライブラリであるFlashGSを紹介する。
FlashGSは、レンダリングプロセスの包括的な解析に基づいて開発され、計算効率を向上し、広く採用されている。
本論文は, 冗長性除去, 効率的なパイプライニング, 洗練された制御とスケジューリング機構, メモリアクセス最適化を含む一連の最適化手法を含む。
FlashGSの性能の広範な評価は、様々な画像解像度を含む様々な合成および実世界の大規模シーンで行われている。
実証的な結果は、FlashGSが一貫して、メモリ消費の削減とともに、モバイルの消費者向けGPUよりも平均4倍の加速を実現していることを示している。
これらの結果は、FlashGSの優れたパフォーマンスとリソース最適化能力を強調し、それを3Dレンダリングの領域における恐ろしいツールとして位置づけている。
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