論文の概要: CityGaussianV2: Efficient and Geometrically Accurate Reconstruction for Large-Scale Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00771v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 17:59:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:40:12.267407
• Title: CityGaussianV2: Efficient and Geometrically Accurate Reconstruction for Large-Scale Scenes
• Title（参考訳）: CityGaussianV2:大規模シーンの効率的かつ幾何学的再現
• Authors: Yang Liu, Chuanchen Luo, Zhongkai Mao, Junran Peng, Zhaoxiang Zhang,
• Abstract要約: CityGaussianV2は大規模なシーン再構築のための新しいアプローチである。 分解段階の密度化・深さ回帰手法を実装し, ぼやけたアーチファクトを除去し, 収束を加速する。 本手法は, 視覚的品質, 幾何学的精度, ストレージ, トレーニングコストの両立を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.107474952492396
• License:
• Abstract: Recently, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has revolutionized radiance field reconstruction, manifesting efficient and high-fidelity novel view synthesis. However, accurately representing surfaces, especially in large and complex scenarios, remains a significant challenge due to the unstructured nature of 3DGS. In this paper, we present CityGaussianV2, a novel approach for large-scale scene reconstruction that addresses critical challenges related to geometric accuracy and efficiency. Building on the favorable generalization capabilities of 2D Gaussian Splatting (2DGS), we address its convergence and scalability issues. Specifically, we implement a decomposed-gradient-based densification and depth regression technique to eliminate blurry artifacts and accelerate convergence. To scale up, we introduce an elongation filter that mitigates Gaussian count explosion caused by 2DGS degeneration. Furthermore, we optimize the CityGaussian pipeline for parallel training, achieving up to 10$\times$ compression, at least 25% savings in training time, and a 50% decrease in memory usage. We also established standard geometry benchmarks under large-scale scenes. Experimental results demonstrate that our method strikes a promising balance between visual quality, geometric accuracy, as well as storage and training costs. The project page is available at https://dekuliutesla.github.io/CityGaussianV2/.
• Abstract（参考訳）: 近年, 3D Gaussian Splatting (3DGS) は放射場再構成に革命をもたらした。 しかし、特に大規模で複雑なシナリオにおいて、表面を正確に表現することは、3DGSの非構造的な性質のため重要な課題である。 本稿では,CityGaussianV2を提案する。これは,幾何学的精度と効率性に関わる重要な課題に対処する,大規模シーン再構築のための新しいアプローチである。 2次元ガウススプラッティング(2DGS)の良好な一般化能力に基づいて,その収束と拡張性の問題に対処する。 具体的には, 劣化した遺物を除去し, 収束を加速するために, 分解段階的な密度化と深さ回帰手法を実装した。 スケールアップのために,2DGS変性によるガウス数爆発を緩和する伸長フィルタを導入する。 さらに、並列トレーニングのためにCityGaussianパイプラインを最適化し、最大10$\times$圧縮、トレーニング時間の少なくとも25%の削減、メモリ使用量の50%削減を実現しました。 また,大規模シーン下での標準幾何ベンチマークも確立した。 実験結果から, 視覚的品質, 幾何的精度, ストレージ, トレーニングコストの両立が期待できることがわかった。 プロジェクトページはhttps://dekuliutesla.github.io/CityGaussianV2/で公開されている。

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