論文の概要: PEP-GS: Perceptually-Enhanced Precise Structured 3D Gaussians for View-Adaptive Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05731v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 17:42:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:54:26.780115
• Title: PEP-GS: Perceptually-Enhanced Precise Structured 3D Gaussians for View-Adaptive Rendering
• Title（参考訳）: PEP-GS:ビューアダプティブレンダリングのための知覚的に強化された精密3Dガウス
• Authors: Junxi Jin, Xiulai Li, Haiping Huang, Lianjun Liu, Yujie Sun,
• Abstract要約: ビューアダプティブレンダリングのための構造化3次元ガウスの最近の進歩は、ニューラルシーン表現において有望な結果を示している。 PEP-GSは3つの重要な革新を通じて構造化された3次元ガウシアンを強化する新しいフレームワークである。 複数のデータセットにわたる包括的な評価は、現在の最先端の手法と比較して、これらの改善が特に困難なシナリオで顕著であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.285531771049763
• License:
• Abstract: Recent advances in structured 3D Gaussians for view-adaptive rendering, particularly through methods like Scaffold-GS, have demonstrated promising results in neural scene representation. However, existing approaches still face challenges in perceptual consistency and precise view-dependent effects. We present PEP-GS, a novel framework that enhances structured 3D Gaussians through three key innovations: (1) a Local-Enhanced Multi-head Self-Attention (LEMSA) mechanism that replaces spherical harmonics for more accurate view-dependent color decoding, and (2) Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) that optimize Gaussian opacity and covariance functions for enhanced interpretability and splatting precision. (3) a Neural Laplacian Pyramid Decomposition (NLPD) that improves perceptual similarity across views. Our comprehensive evaluation across multiple datasets indicates that, compared to the current state-of-the-art methods, these improvements are particularly evident in challenging scenarios such as view-dependent effects, specular reflections, fine-scale details and false geometry generation.
• Abstract（参考訳）: ビューアダプティブレンダリングのための構造化された3Dガウスの最近の進歩、特にScaffold-GSのような手法は、ニューラルシーン表現において有望な結果を示している。 しかし、既存のアプローチは、知覚的一貫性と正確なビュー依存効果の課題に直面している。 PEP-GSは3つの重要な革新を通じて構造化された3次元ガウシアンを強化する新しいフレームワークである。(1)より正確な視界依存色復調のために球面調和を置き換える局所強化多頭部自己認識(LEMSA)機構、(2)ガウシアン不透明度と共分散関数を最適化し、解釈性を高め、精度を高めるためのコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)。 (3)視野間の知覚的類似性を改善するニューラルラプラシアピラミッド分解(NLPD)。 複数のデータセットにわたる包括的な評価は、現在の最先端手法と比較して、これらの改善がビュー依存効果、スペキュラリフレクション、微視的詳細、偽幾何生成といった困難なシナリオで特に顕著であることを示している。

関連論文リスト

• GUS-IR: Gaussian Splatting with Unified Shading for Inverse Rendering [83.69136534797686]
  GUS-IRは、粗く光沢のある表面を特徴とする複雑なシーンの逆レンダリング問題に対処するために設計された新しいフレームワークである。 本稿では、逆レンダリング、フォワードシェーディング、遅延シェーディングに広く使われている2つの顕著なシェーディング技術を分析し、比較することから始める。 両手法の利点を組み合わせた統合シェーディングソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T01:51:05Z)
• PF3plat: Pose-Free Feed-Forward 3D Gaussian Splatting [54.7468067660037]
  PF3platは、設計選択を検証した包括的なアブレーション研究によってサポートされた、すべてのベンチマークに新しい最先端を設定します。 本フレームワークは,3DGSの高速,スケーラビリティ,高品質な3D再構成とビュー合成機能を活用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T15:28:15Z)
• SpecGaussian with Latent Features: A High-quality Modeling of the View-dependent Appearance for 3D Gaussian Splatting [11.978842116007563]
  Lantent-SpecGSは、各3Dガウス内の普遍的な潜在神経記述子を利用するアプローチである。 2つの並列CNNは、分割された特徴マップを拡散色と特異色に分離してデコーダとして設計されている。 視点に依存するマスクが学習され、これらの2色をマージし、最終的なレンダリング画像が生成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T15:25:08Z)
• 3iGS: Factorised Tensorial Illumination for 3D Gaussian Splatting [15.059156311856087]
  3D Gaussian Splatting(3iGS)は、3D Gaussian Splatting(3DGS)レンダリング品質を改善する。 3Dガウスアンを放射場表現として用いることで、リアルタイムレンダリング速度で高品質なノベルビュー合成が可能になった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T13:06:29Z)
• Wild-GS: Real-Time Novel View Synthesis from Unconstrained Photo Collections [30.321151430263946]
  本稿では、制約のない写真コレクションに最適化された3DGSの革新的な適応であるWild-GSについて述べる。 Wild-GSは、それぞれの3Dガウスの出現を、その固有の材料特性、大域照明と画像当たりのカメラ特性、反射率の点レベルの局所的ばらつきによって決定する。 この斬新な設計は、参照ビューの高周波詳細外観を3次元空間に効果的に転送し、トレーニングプロセスを大幅に高速化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T19:06:07Z)
• DeferredGS: Decoupled and Editable Gaussian Splatting with Deferred Shading [50.331929164207324]
  我々は,遅延シェーディングを用いたガウススプレイティング表現のデカップリングと編集を行うDedeerredGSを紹介する。 定性的かつ定量的な実験は、新しいビューおよび編集タスクにおけるDederredGSの優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T01:58:54Z)
• Octree-GS: Towards Consistent Real-time Rendering with LOD-Structured 3D Gaussians [18.774112672831155]
  3D-GSは、NeRFベースのニューラルシーン表現と比較して、顕著なレンダリングの忠実さと効率を示した。 シーン表現のためのレベル・オブ・ディーテール分解をサポートするLOD構造型3次元ガウスアプローチを特徴とするOctree-GSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T17:39:36Z)
• Spec-Gaussian: Anisotropic View-Dependent Appearance for 3D Gaussian Splatting [55.71424195454963]
  Spec-Gaussian は球面調和の代わりに異方性球面ガウス場を利用するアプローチである。 実験結果から,本手法はレンダリング品質の面で既存の手法を超越していることが示された。 この改良は、3D GSの適用性を高めて、特異面と異方面の複雑なシナリオを扱う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T17:22:15Z)
• Scaffold-GS: Structured 3D Gaussians for View-Adaptive Rendering [71.44349029439944]
  最近の3次元ガウス散乱法は、最先端のレンダリング品質と速度を達成している。 局所的な3Dガウス分布にアンカーポイントを用いるScaffold-GSを導入する。 提案手法は,高品質なレンダリングを実現しつつ,冗長なガウスを効果的に削減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T17:58:57Z)
• GS-IR: 3D Gaussian Splatting for Inverse Rendering [71.14234327414086]
  3次元ガウス散乱(GS)に基づく新しい逆レンダリング手法GS-IRを提案する。 我々は、未知の照明条件下で撮影された多視点画像からシーン形状、表面物質、環境照明を推定するために、新しいビュー合成のための最高のパフォーマンス表現であるGSを拡張した。 フレキシブルかつ表現力のあるGS表現は、高速かつコンパクトな幾何再構成、フォトリアリスティックな新規ビュー合成、有効物理ベースレンダリングを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-26T02:35:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。