論文の概要: Fully Explicit Dynamic Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15629v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 12:02:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:27:42.890525
• Title: Fully Explicit Dynamic Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 完全に明示的な動的ガウススプレイティング
• Authors: Junoh Lee, Chang-Yeon Won, Hyunjun Jung, Inhwan Bae, Hae-Gon Jeon,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splattingは、高密度な3D事前表現と明示的な表現を活用することで、静的シーンにおける高速かつ高品質なレンダリング結果を示している。 本稿では,Ex4DGSの収束性を改善するためのプログレッシブトレーニング手法とポイントバックトラッキング手法を提案する。 2080TiのGPU上で62fpsの高速レンダリングを実現するため,様々な場面での総合的な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.889981393105554
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting has shown fast and high-quality rendering results in static scenes by leveraging dense 3D prior and explicit representations. Unfortunately, the benefits of the prior and representation do not involve novel view synthesis for dynamic motions. Ironically, this is because the main barrier is the reliance on them, which requires increasing training and rendering times to account for dynamic motions. In this paper, we design a Explicit 4D Gaussian Splatting(Ex4DGS). Our key idea is to firstly separate static and dynamic Gaussians during training, and to explicitly sample positions and rotations of the dynamic Gaussians at sparse timestamps. The sampled positions and rotations are then interpolated to represent both spatially and temporally continuous motions of objects in dynamic scenes as well as reducing computational cost. Additionally, we introduce a progressive training scheme and a point-backtracking technique that improves Ex4DGS's convergence. We initially train Ex4DGS using short timestamps and progressively extend timestamps, which makes it work well with a few point clouds. The point-backtracking is used to quantify the cumulative error of each Gaussian over time, enabling the detection and removal of erroneous Gaussians in dynamic scenes. Comprehensive experiments on various scenes demonstrate the state-of-the-art rendering quality from our method, achieving fast rendering of 62 fps on a single 2080Ti GPU.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splattingは、高密度な3D事前表現と明示的な表現を活用することで、静的シーンにおける高速かつ高品質なレンダリング結果を示している。 残念なことに、先行と表現の利点は、動的運動に対する新しいビュー合成を伴わない。 皮肉なことに、これはそれらへの依存が主な障壁であり、ダイナミックな動きを考慮に入れたトレーニングやレンダリング時間を増やす必要があるためである。 本稿では,Explicit 4D Gaussian Splatting(Ex4DGS)を設計する。 我々のキーとなる考え方は、トレーニング中にまず静的および動的ガウスを分離し、スパースタイムスタンプにおける動的ガウスの位置と回転を明示的にサンプリングすることである。 サンプリングされた位置と回転は、動的シーンにおける物体の空間的および時間的連続的な動きと計算コストの低減を表すように補間される。 さらに,Ex4DGSの収束性を改善するためのプログレッシブトレーニング手法とポイントバックトラッキング手法を導入する。 最初は短いタイムスタンプを使ってEx4DGSをトレーニングし、徐々にタイムスタンプを拡張しています。 ポイントバックトラッキングは、時間とともに各ガウスの累積誤差を定量化し、動的シーンにおける誤ガウスの検出と除去を可能にする。 2080TiのGPU上で62fpsの高速レンダリングを実現するため,様々な場面での総合的な実験を行った。

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