論文の概要: Efficient Density Control for 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10133v3
- Date: Tue, 11 Mar 2025 07:14:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-12 16:15:11.686559
- Title: Efficient Density Control for 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: 3次元ガウス平板の高効率密度制御
- Authors: Xiaobin Deng, Changyu Diao, Min Li, Ruohan Yu, Duanqing Xu,
- Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は新規なビュー合成において優れた性能を示した。
本研究では,(1)ガウシアンの位置,形状,不透明度を正確に制御するLong-Axis Split,(2)ガウシアンに対する不完全性の再設定後の回復速度の差を利用したリカバリ・アウェア・プルーニングを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6379656024631215
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has demonstrated outstanding performance in novel view synthesis, achieving a balance between rendering quality and real-time performance. 3DGS employs Adaptive Density Control (ADC) to increase the number of Gaussians. However, the clone and split operations within ADC are not sufficiently efficient, impacting optimization speed and detail recovery. Additionally, overfitted Gaussians that affect rendering quality may exist, and the original ADC is unable to remove them. To address these issues, we propose two key innovations: (1) Long-Axis Split, which precisely controls the position, shape, and opacity of child Gaussians to minimize the difference before and after splitting. (2) Recovery-Aware Pruning, which leverages differences in recovery speed after resetting opacity to prune overfitted Gaussians, thereby improving generalization performance. Experimental results show that our method significantly enhances rendering quality. Code is available at https://github.com/XiaoBin2001/EDC.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、レンダリング品質とリアルタイムパフォーマンスのバランスを保ちながら、新しいビュー合成において優れた性能を示した。
3DGSは、ガウスの人数を増やすために適応密度制御(Adaptive Density Control, ADC)を採用している。
しかし、ADC内のクローンと分割操作は十分に効率的ではなく、最適化速度と詳細回復に影響を及ぼす。
さらに、レンダリング品質に影響を与える過度に適合したガウシアンが存在する可能性があり、元のADCではそれらを取り除くことができない。
分割前後の差を最小限に抑えるために,子どものガウシアンの位置,形状,不透明度を正確に制御するLong-Axis Splitを提案する。
2) 不透明度リセット後の回復速度の差を利用した回復対応プルーニングを行い,一般化性能を向上する。
実験結果から,本手法はレンダリング品質を著しく向上させることが示された。
コードはhttps://github.com/XiaoBin2001/EDCで入手できる。
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