論文の概要: Speedy-Splat: Fast 3D Gaussian Splatting with Sparse Pixels and Sparse Primitives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00578v1
• Date: Sat, 30 Nov 2024 20:25:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:42:48.585165
• Title: Speedy-Splat: Fast 3D Gaussian Splatting with Sparse Pixels and Sparse Primitives
• Title（参考訳）: Speedy-Splat:スパースレンズとスパースプリミティブを用いた高速3Dガウス撮影
• Authors: Alex Hanson, Allen Tu, Geng Lin, Vasu Singla, Matthias Zwicker, Tom Goldstein,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3D-GS)は、3D Gaussian のパラメトリック点雲としてシーンをモデル化することで、新しいビューをリアルタイムにレンダリングすることのできる最近の3Dシーン再構築技術である。 3D-GSでは,レンダリング速度,モデルサイズ,トレーニング時間の大幅な改善を実現し,2つの重要な非効率性に対処する。 我々のSpeedy-Splatアプローチはこれらのテクニックを組み合わせることで、Mip-NeRF 360、Tamps & Temples、Deep Blendingのデータセットから、平均レンダリング速度を6.71ドル(約6万6000円)で加速します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.217580865237835
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3D-GS) is a recent 3D scene reconstruction technique that enables real-time rendering of novel views by modeling scenes as parametric point clouds of differentiable 3D Gaussians. However, its rendering speed and model size still present bottlenecks, especially in resource-constrained settings. In this paper, we identify and address two key inefficiencies in 3D-GS, achieving substantial improvements in rendering speed, model size, and training time. First, we optimize the rendering pipeline to precisely localize Gaussians in the scene, boosting rendering speed without altering visual fidelity. Second, we introduce a novel pruning technique and integrate it into the training pipeline, significantly reducing model size and training time while further raising rendering speed. Our Speedy-Splat approach combines these techniques to accelerate average rendering speed by a drastic $6.71\times$ across scenes from the Mip-NeRF 360, Tanks & Temples, and Deep Blending datasets with $10.6\times$ fewer primitives than 3D-GS.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3D-GS)は、3D Gaussian のパラメトリック点雲としてシーンをモデル化することで、新しいビューをリアルタイムにレンダリングすることのできる最近の3Dシーン再構築技術である。 しかしながら、レンダリング速度とモデルサイズは、特にリソース制約のある設定でボトルネックを発生させる。 本稿では,3D-GSにおける2つの重要な非効率性を特定し,レンダリング速度,モデルサイズ,トレーニング時間を大幅に改善する。 まず、シーン内のガウスを正確にローカライズするためにレンダリングパイプラインを最適化し、視覚的忠実度を変化させることなくレンダリング速度を向上する。 第2に、新しいプルーニング手法を導入し、トレーニングパイプラインに統合し、モデルのサイズとトレーニング時間を著しく短縮し、レンダリング速度をさらに向上させる。 われわれのSpeedy-Splatアプローチはこれらの技術を組み合わせて、Mip-NeRF 360, Tanks & Temples, Deep Blendingのデータセットを3D-GSより少ないプリミティブで10.6\times$で、合計6.71\times$で平均レンダリング速度を加速する。

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