論文の概要: LapisGS: Layered Progressive 3D Gaussian Splatting for Adaptive Streaming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14823v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 07:06:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 14:45:05.227871
- Title: LapisGS: Layered Progressive 3D Gaussian Splatting for Adaptive Streaming
- Title（参考訳）: LapisGS: 適応ストリーミングのための階層化プログレッシブな3Dガウススプレイティング
- Authors: Yuang Shi, Simone Gasparini, Géraldine Morin, Wei Tsang Ooi,
- Abstract要約: LapisGSは、適応ストリーミングとプログレッシブレンダリングをサポートする3DGS層である。
実験により,視覚的忠実度とモデルのコンパクトさのバランスをとるためのアプローチの有効性が検証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.209963145038135
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rise of Extended Reality (XR) requires efficient streaming of 3D online worlds, challenging current 3DGS representations to adapt to bandwidth-constrained environments. This paper proposes LapisGS, a layered 3DGS that supports adaptive streaming and progressive rendering. Our method constructs a layered structure for cumulative representation, incorporates dynamic opacity optimization to maintain visual fidelity, and utilizes occupancy maps to efficiently manage Gaussian splats. This proposed model offers a progressive representation supporting a continuous rendering quality adapted for bandwidth-aware streaming. Extensive experiments validate the effectiveness of our approach in balancing visual fidelity with the compactness of the model, with up to 50.71% improvement in SSIM, 286.53% improvement in LPIPS, and 318.41% reduction in model size, and shows its potential for bandwidth-adapted 3D streaming and rendering applications.
- Abstract（参考訳）: 拡張現実性(XR)の台頭は、3Dオンライン世界の効率的なストリーミングを必要とし、帯域幅に制約のある環境に適応するために、現在の3DGS表現に挑戦する。
本稿では,適応ストリーミングとプログレッシブレンダリングをサポートする階層型3DGSであるLapisGSを提案する。
本手法は,累積表現のための階層構造を構築し,視覚的忠実度を維持するために動的不透明度最適化を導入し,占有マップを用いてガウススプラットを効率的に管理する。
提案モデルは、帯域幅対応ストリーミングに適応した連続レンダリング品質をサポートするプログレッシブ表現を提供する。
SSIMの最大50.71%、LPIPSの最大286.53%、モデルサイズを318.41%削減し、帯域幅適応型3Dストリーミングおよびレンダリングアプリケーションの可能性を示した。
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