論文の概要: Spectral-GS: Taming 3D Gaussian Splatting with Spectral Entropy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12771v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 07:35:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 13:34:43.220337
• Title: Spectral-GS: Taming 3D Gaussian Splatting with Spectral Entropy
• Title（参考訳）: Spectral-GS: スペクトルエントロピーを用いた3次元ガウス平滑化
• Authors: Letian Huang, Jie Guo, Jialin Dan, Ruoyu Fu, Shujie Wang, Yuanqi Li, Yanwen Guo,
• Abstract要約: 3D-GSは形状の認識を欠き、代わりにスペクトル半径と視角勾配に依存して分割を決定する。 スペクトル分析に基づくスペクトルGSでは,3次元形状認識分割と2次元ビュー一貫性フィルタリング方式が導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.320240635262756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, 3D Gaussian Splatting (3D-GS) has achieved impressive results in novel view synthesis, demonstrating high fidelity and efficiency. However, it easily exhibits needle-like artifacts, especially when increasing the sampling rate. Mip-Splatting tries to remove these artifacts with a 3D smoothing filter for frequency constraints and a 2D Mip filter for approximated supersampling. Unfortunately, it tends to produce over-blurred results, and sometimes needle-like Gaussians still persist. Our spectral analysis of the covariance matrix during optimization and densification reveals that current 3D-GS lacks shape awareness, relying instead on spectral radius and view positional gradients to determine splitting. As a result, needle-like Gaussians with small positional gradients and low spectral entropy fail to split and overfit high-frequency details. Furthermore, both the filters used in 3D-GS and Mip-Splatting reduce the spectral entropy and increase the condition number during zooming in to synthesize novel view, causing view inconsistencies and more pronounced artifacts. Our Spectral-GS, based on spectral analysis, introduces 3D shape-aware splitting and 2D view-consistent filtering strategies, effectively addressing these issues, enhancing 3D-GS's capability to represent high-frequency details without noticeable artifacts, and achieving high-quality photorealistic rendering.
• Abstract（参考訳）: 近年,3次元ガウススプラッティング(3D-GS)は,高い忠実度と効率性を示す新規なビュー合成において,印象的な成果を上げている。 しかし、特にサンプリング率を上げると針状のアーティファクトが容易に現れる。 Mip-Splattingはこれらのアーティファクトを、周波数制約のための3次元平滑化フィルタと近似スーパーサンプリングのための2次元Mipフィルタで除去しようとする。 残念なことに、過度に青みがかった結果をもたらす傾向があり、針のようなガウシアンもまだ残っていることがある。 最適化と密度化における共分散行列のスペクトル分析により,現在の3D-GSでは形状認識が欠如していることが判明した。 結果として、小さな位置勾配と低いスペクトルエントロピーを持つ針状ガウスが分割できず、高周波の詳細をオーバーフィットする。 さらに、3D-GS と Mip-Splatting で使用されるフィルタはどちらもスペクトルエントロピーを低減し、ズームイン中に条件数を増やして新しいビューを合成し、ビューの不整合とより顕著なアーティファクトを引き起こす。 スペクトル分析に基づくスペクトルGSでは、3次元形状認識分割と2次元ビュー一貫性フィルタリング戦略を導入し、これらの問題を効果的に解決し、3D-GSの高頻度細部表現能力を向上させるとともに、高画質な光写実性レンダリングを実現している。

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