論文の概要: Learnable Infinite Taylor Gaussian for Dynamic View Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04282v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 16:03:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:40:36.287258
• Title: Learnable Infinite Taylor Gaussian for Dynamic View Rendering
• Title（参考訳）: 動的ビューレンダリングのための学習可能な無限Taylor Gaussian
• Authors: Bingbing Hu, Yanyan Li, Rui Xie, Bo Xu, Haoye Dong, Junfeng Yao, Gim Hee Lee,
• Abstract要約: 本稿では,ガウスの時間的進化をモデル化するための学習可能なテイラー式に基づく新しいアプローチを提案する。 提案手法は,本領域における最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.382017409903305
• License:
• Abstract: Capturing the temporal evolution of Gaussian properties such as position, rotation, and scale is a challenging task due to the vast number of time-varying parameters and the limited photometric data available, which generally results in convergence issues, making it difficult to find an optimal solution. While feeding all inputs into an end-to-end neural network can effectively model complex temporal dynamics, this approach lacks explicit supervision and struggles to generate high-quality transformation fields. On the other hand, using time-conditioned polynomial functions to model Gaussian trajectories and orientations provides a more explicit and interpretable solution, but requires significant handcrafted effort and lacks generalizability across diverse scenes. To overcome these limitations, this paper introduces a novel approach based on a learnable infinite Taylor Formula to model the temporal evolution of Gaussians. This method offers both the flexibility of an implicit network-based approach and the interpretability of explicit polynomial functions, allowing for more robust and generalizable modeling of Gaussian dynamics across various dynamic scenes. Extensive experiments on dynamic novel view rendering tasks are conducted on public datasets, demonstrating that the proposed method achieves state-of-the-art performance in this domain. More information is available on our project page(https://ellisonking.github.io/TaylorGaussian).
• Abstract（参考訳）: 位置、回転、スケールなどのガウス的性質の時間的進化を捉えることは、膨大な時間変化パラメータと利用可能な限られた測光データのために難しい課題であり、一般に収束問題を引き起こし、最適解を見つけるのが困難である。 すべての入力をエンドツーエンドのニューラルネットワークに入力することで、複雑な時間的ダイナミクスを効果的にモデル化することができるが、このアプローチには明確な監督が欠如しており、高品質な変換フィールドを生成するのに苦労している。 一方、時間条件多項式関数を用いてガウス軌道と向きをモデル化すると、より明示的で解釈可能な解が得られるが、手作りの努力がかなり必要であり、多様な場面にまたがる一般化性に欠ける。 これらの制限を克服するために,ガウスの時間的進化をモデル化するための学習可能な無限のテイラー式に基づく新しいアプローチを提案する。 この方法は、暗黙的なネットワークベースのアプローチの柔軟性と明示的な多項式関数の解釈可能性の両方を提供し、様々な動的シーンにわたるガウス力学のより堅牢で一般化可能なモデリングを可能にする。 パブリックデータセットを用いて動的新奇なビューレンダリングタスクの大規模な実験を行い,提案手法が最先端の性能を実現することを実証した。 詳細はプロジェクトのページ(https://ellisonking.github.io/TaylorGaussian)で確認できます。

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