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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05731v2
• Date: Mon, 27 Jan 2025 18:21:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:50:56.492428
• 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, Boyi Liu,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3D-GS)はリアルタイムで高品質な3Dシーンレンダリングにおいて大きな成功を収めた。 しかし、ガウスの冗長性、ビュー依存効果を捉える能力の制限、複雑な照明と反射の扱いの難しさなど、いくつかの課題に直面している。 PEP-GSは、不透明度、色、共分散を含むガウス属性を動的に予測する知覚的に強化されたフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.1029808965488686
• License:
• Abstract: Recently, 3D Gaussian Splatting (3D-GS) has achieved significant success in real-time, high-quality 3D scene rendering. However, it faces several challenges, including Gaussian redundancy, limited ability to capture view-dependent effects, and difficulties in handling complex lighting and specular reflections. Additionally, methods that use spherical harmonics for color representation often struggle to effectively capture specular highlights and anisotropic components, especially when modeling view-dependent colors under complex lighting conditions, leading to insufficient contrast and unnatural color saturation. To address these limitations, we introduce PEP-GS, a perceptually-enhanced framework that dynamically predicts Gaussian attributes, including opacity, color, and covariance. We replace traditional spherical harmonics with a Hierarchical Granular-Structural Attention mechanism, which enables more accurate modeling of complex view-dependent color effects and specular highlights. By employing a stable and interpretable framework for opacity and covariance estimation, PEP-GS avoids the removal of essential Gaussians prematurely, ensuring a more accurate scene representation. Furthermore, perceptual optimization is applied to the final rendered images, enhancing perceptual consistency across different views and ensuring high-quality renderings with improved texture fidelity and fine-scale detail preservation. Experimental results demonstrate that PEP-GS outperforms state-of-the-art methods, particularly in challenging scenarios involving view-dependent effects, specular reflections, and fine-scale details.
• Abstract（参考訳）: 近年,3Dガウススプラッティング(3D-GS)はリアルタイムで高品質な3Dシーンレンダリングにおいて大きな成功を収めている。 しかし、ガウスの冗長性、ビュー依存効果を捉える能力の制限、複雑な照明と反射の扱いの難しさなど、いくつかの課題に直面している。 さらに、色表現に球面調和を用いる手法は、特に複雑な照明条件下でビュー依存色をモデル化する際に、スペクトルハイライトや異方性成分を効果的に捉えるのに苦労することが多く、コントラストや不自然な彩度が不足する。 これらの制約に対処するために,不透明度,色,共分散などのガウス属性を動的に予測する知覚的に強化されたフレームワークであるPEP-GSを導入する。 従来の球面高調波を階層的グラニュラー構造アテンション機構に置き換えることで、複雑なビュー依存色効果と特異ハイライトをより正確にモデル化することができる。 PEP-GSは不透明度と共分散推定のための安定かつ解釈可能なフレームワークを利用することで、本質的なガウスの早期除去を回避し、より正確なシーン表現を保証する。 さらに、最終レンダリング画像に知覚的最適化を適用し、異なるビュー間の知覚的整合性を高め、テクスチャの忠実度を向上し、微細なディテールを保存した高品質なレンダリングを保証する。 PEP-GSは、特にビュー依存効果、スペキュラリフレクション、微視的詳細を含む挑戦的なシナリオにおいて、最先端の手法よりも優れていることを示す実験結果を得た。

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