論文の概要: Monocular Dynamic Gaussian Splatting is Fast and Brittle but Smooth Motion Helps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04457v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 18:59:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:40:25.704127
• Title: Monocular Dynamic Gaussian Splatting is Fast and Brittle but Smooth Motion Helps
• Title（参考訳）: 単分子動的ガウススプラッティングは高速で脆いが、平滑な動きが助ける
• Authors: Yiqing Liang, Mikhail Okunev, Mikaela Angelina Uy, Runfeng Li, Leonidas Guibas, James Tompkin, Adam W. Harley,
• Abstract要約: 我々は多くのガウススプティングに基づく手法を組織化し、ベンチマークし、分析する。 その違いがパフォーマンスに与える影響を定量化します。 ガウス法に基づく手法の高速なレンダリング速度は、最適化の脆さを犠牲にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.35885714606969
• License:
• Abstract: Gaussian splatting methods are emerging as a popular approach for converting multi-view image data into scene representations that allow view synthesis. In particular, there is interest in enabling view synthesis for dynamic scenes using only monocular input data -- an ill-posed and challenging problem. The fast pace of work in this area has produced multiple simultaneous papers that claim to work best, which cannot all be true. In this work, we organize, benchmark, and analyze many Gaussian-splatting-based methods, providing apples-to-apples comparisons that prior works have lacked. We use multiple existing datasets and a new instructive synthetic dataset designed to isolate factors that affect reconstruction quality. We systematically categorize Gaussian splatting methods into specific motion representation types and quantify how their differences impact performance. Empirically, we find that their rank order is well-defined in synthetic data, but the complexity of real-world data currently overwhelms the differences. Furthermore, the fast rendering speed of all Gaussian-based methods comes at the cost of brittleness in optimization. We summarize our experiments into a list of findings that can help to further progress in this lively problem setting. Project Webpage: https://lynl7130.github.io/MonoDyGauBench.github.io/
• Abstract（参考訳）: ビュー合成が可能なシーン表現に多視点画像データを変換するための一般的な手法として,ガウススプラッティング法が登場している。 特に、モノクラー入力データのみを使用して動的シーンのビュー合成を可能にすることに関心がある。 この領域での速い仕事のペースは、最もうまく機能すると主張する複数の同時論文を生み出した。 本研究では,ガウス・スプレイティングに基づく手法を整理し,ベンチマークし,分析し,先行研究に欠けていたリンゴ・アプリ間比較を提供する。 複数の既存のデータセットと、再構成品質に影響を与える要因を分離するために設計された新しいインストラクティブ合成データセットを使用します。 本研究では,ガウス分割法を特定の動作表現型に分類し,その差が性能に与える影響を定量化する。 経験的には、それらのランク順は合成データでよく定義されているが、実世界のデータの複雑さは相違点を圧倒している。 さらに、ガウス法を基本とした手法の高速レンダリング速度は、最適化の脆さを犠牲にしている。 この活発な問題設定のさらなる進展に役立つ発見のリストに、我々の実験をまとめる。 プロジェクトWebページ: https://lynl7130.github.io/MonoDyGauBench.github.io/

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