論文の概要: PRoGS: Progressive Rendering of Gaussian Splats

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01761v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 10:15:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 02:01:57.489137
• Title: PRoGS: Progressive Rendering of Gaussian Splats
• Title（参考訳）: PRoGS: ガウスプレートのプログレッシブレンダリング
• Authors: Brent Zoomers, Maarten Wijnants, Ivan Molenaers, Joni Vanherck, Jeroen Put, Lode Jorissen, Nick Michiels,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting(3DGS)は、3Dシーンを知覚的に正確に表現できることから注目されている。 各スプラットの個々のデータを格納する必要があるため、かなりの量のストレージが必要になる。 最終シーンに近づいた可視コンテンツを表示することを目的として,このようなシーンを段階的にレンダリングする新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4868683179698627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Over the past year, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has received significant attention for its ability to represent 3D scenes in a perceptually accurate manner. However, it can require a substantial amount of storage since each splat's individual data must be stored. While compression techniques offer a potential solution by reducing the memory footprint, they still necessitate retrieving the entire scene before any part of it can be rendered. In this work, we introduce a novel approach for progressively rendering such scenes, aiming to display visible content that closely approximates the final scene as early as possible without loading the entire scene into memory. This approach benefits both on-device rendering applications limited by memory constraints and streaming applications where minimal bandwidth usage is preferred. To achieve this, we approximate the contribution of each Gaussian to the final scene and construct an order of prioritization on their inclusion in the rendering process. Additionally, we demonstrate that our approach can be combined with existing compression methods to progressively render (and stream) 3DGS scenes, optimizing bandwidth usage by focusing on the most important splats within a scene. Overall, our work establishes a foundation for making remotely hosted 3DGS content more quickly accessible to end-users in over-the-top consumption scenarios, with our results showing significant improvements in quality across all metrics compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 過去1年間に3Dガウススティング(3DGS)は、3Dシーンを知覚的に正確に表現する能力において大きな注目を集めてきた。 しかし、各スプラットの個々のデータを格納する必要があるため、かなりの量のストレージを必要とする可能性がある。 圧縮技術はメモリフットプリントを減らすことで潜在的な解決策を提供するが、レンダリングする前にシーン全体を検索する必要がある。 本研究では、シーン全体をメモリにロードすることなく、最終シーンをできるだけ早く近似した可視コンテンツを表示することを目的として、これらのシーンを段階的にレンダリングする新しいアプローチを提案する。 このアプローチは、メモリ制約に制限されたデバイス上のレンダリングアプリケーションと、帯域幅の最小化が望ましいストリーミングアプリケーションの両方に有効である。 これを実現するために、各ガウスの最終的なシーンへの貢献を近似し、レンダリングプロセスへの含意に基づいて優先順位付けの順序を構築する。 さらに,本手法を既存の圧縮手法と組み合わせて3DGSシーンをプログレッシブにレンダリング(およびストリーム)し,シーン内の最も重要なスプラペットに着目して帯域幅を最適化できることを実証した。 全体として、我々の研究は、リモートでホストされた3DGSコンテンツを、オーバー・ザ・トップの消費シナリオにおいてエンドユーザーにより迅速にアクセスできるようにする基盤を確立しています。

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