論文の概要: VeGaS: Video Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11024v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 10:02:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:33:15.243770
• Title: VeGaS: Video Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: VeGaS: ガウスのスプラッティング動画
• Authors: Weronika Smolak-Dyżewska, Dawid Malarz, Kornel Howil, Jan Kaczmarczyk, Marcin Mazur, Przemysław Spurek,
• Abstract要約: 本稿では,映像データの現実的な修正を可能にするVeGaS(VeGaS)モデルを提案する。 VeGaSはフレーム再構築タスクにおいて最先端のソリューションよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.42881773214459123
• License:
• Abstract: Implicit Neural Representations (INRs) employ neural networks to approximate discrete data as continuous functions. In the context of video data, such models can be utilized to transform the coordinates of pixel locations along with frame occurrence times (or indices) into RGB color values. Although INRs facilitate effective compression, they are unsuitable for editing purposes. One potential solution is to use a 3D Gaussian Splatting (3DGS) based model, such as the Video Gaussian Representation (VGR), which is capable of encoding video as a multitude of 3D Gaussians and is applicable for numerous video processing operations, including editing. Nevertheless, in this case, the capacity for modification is constrained to a limited set of basic transformations. To address this issue, we introduce the Video Gaussian Splatting (VeGaS) model, which enables realistic modifications of video data. To construct VeGaS, we propose a novel family of Folded-Gaussian distributions designed to capture nonlinear dynamics in a video stream and model consecutive frames by 2D Gaussians obtained as respective conditional distributions. Our experiments demonstrate that VeGaS outperforms state-of-the-art solutions in frame reconstruction tasks and allows realistic modifications of video data. The code is available at: https://github.com/gmum/VeGaS.
• Abstract（参考訳）: Inlicit Neural Representation (INR)は、離散データを連続関数として近似するためにニューラルネットワークを使用する。 ビデオデータのコンテキストでは、そのようなモデルを使用して、フレーム発生時間(またはインデックス)とともに画素位置の座標をRGB色値に変換することができる。 INRは効率的な圧縮を促進するが、編集には適さない。 潜在的な解決策の1つは、VGR(Video Gaussian Representation)のような3Dガウススティング(3DGS)ベースのモデルを使用することである。 しかしながら、この場合、修正の能力は基本的な変換の限られたセットに制限される。 この問題に対処するために,ビデオデータの現実的な修正を可能にするVeGaS(VeGaS)モデルを提案する。 本稿では,VeGaSを構築するために,各条件分布として得られた2次元ガウス分布を用いて,ビデオストリームと連続フレームの非線形ダイナミクスを捉えるために設計されたFolded-Gauss分布の新たなファミリーを提案する。 実験により,VeGaSはフレーム再構成作業における最先端のソリューションよりも優れており,映像データの現実的な修正が可能であることを実証した。 コードは、https://github.com/gmum/VeGaS.comで入手できる。

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