論文の概要: GS^3: Efficient Relighting with Triple Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11419v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 09:11:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:01:11.227450
• Title: GS^3: Efficient Relighting with Triple Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: GS^3:三重ガウススプラッティングによる効率的なリライティング
• Authors: Zoubin Bi, Yixin Zeng, Chong Zeng, Fan Pei, Xiang Feng, Kun Zhou, Hongzhi Wu,
• Abstract要約: 我々はポイントライトの入力画像から、リアルタイムで高品質な光とビューを提示する。 各空間ガウスに対して有効反射関数としてランベルティアン+角ガウスの混合を用いる。 我々は,1つのコモディティGPU上で40～70分,レンダリング速度90fpsのトレーニング時間を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.950152448082623
• License:
• Abstract: We present a spatial and angular Gaussian based representation and a triple splatting process, for real-time, high-quality novel lighting-and-view synthesis from multi-view point-lit input images. To describe complex appearance, we employ a Lambertian plus a mixture of angular Gaussians as an effective reflectance function for each spatial Gaussian. To generate self-shadow, we splat all spatial Gaussians towards the light source to obtain shadow values, which are further refined by a small multi-layer perceptron. To compensate for other effects like global illumination, another network is trained to compute and add a per-spatial-Gaussian RGB tuple. The effectiveness of our representation is demonstrated on 30 samples with a wide variation in geometry (from solid to fluffy) and appearance (from translucent to anisotropic), as well as using different forms of input data, including rendered images of synthetic/reconstructed objects, photographs captured with a handheld camera and a flash, or from a professional lightstage. We achieve a training time of 40-70 minutes and a rendering speed of 90 fps on a single commodity GPU. Our results compare favorably with state-of-the-art techniques in terms of quality/performance. Our code and data are publicly available at https://GSrelight.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 空間的・角的なガウス的表現と3重スプティングプロセスを用いて,複数視点の点灯画像から高画質の光とビューをリアルタイムに合成する。 複雑な外観を記述するために、空間ガウス毎に有効反射関数としてランベルティアン+角ガウスの混合を用いる。 自己陰影を生成するために、すべての空間ガウスアンを光源に配置し、影値を得る。 グローバル照明などの他の効果を補うために、別のネットワークは、空間ごとのRGBタプルを計算および追加するように訓練されている。 この表現の有効性は, 立体からフラッフィまで) と外観(半透明から異方性まで)の幅の広い30の試料に示され, 合成・再構成対象の描画画像, ハンドヘルドカメラとフラッシュで撮影した写真, プロのライトステージからの撮影画像など, 様々な入力データを用いた。 我々は,1つのコモディティGPU上で40～70分,レンダリング速度90fpsのトレーニング時間を達成した。 本結果は, 品質/性能の観点から, 最先端技術と比較した。 私たちのコードとデータはhttps://GSrelight.github.io/で公開されています。

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