論文の概要: Temporally Compressed 3D Gaussian Splatting for Dynamic Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05700v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 17:03:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:53:28.082924
• Title: Temporally Compressed 3D Gaussian Splatting for Dynamic Scenes
• Title（参考訳）: 動的シーンのための時間圧縮型3次元ガウス平滑化
• Authors: Saqib Javed, Ahmad Jarrar Khan, Corentin Dumery, Chen Zhao, Mathieu Salzmann,
• Abstract要約: 時間圧縮3Dガウススティング(TC3DGS)は動的3Dガウス表現を圧縮する新しい技術である。 複数のデータセットにまたがる実験により、T3DGSは最大67$times$圧縮を実現し、視覚的品質の劣化を最小限に抑えることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.64784407920817
• License:
• Abstract: Recent advancements in high-fidelity dynamic scene reconstruction have leveraged dynamic 3D Gaussians and 4D Gaussian Splatting for realistic scene representation. However, to make these methods viable for real-time applications such as AR/VR, gaming, and rendering on low-power devices, substantial reductions in memory usage and improvements in rendering efficiency are required. While many state-of-the-art methods prioritize lightweight implementations, they struggle in handling scenes with complex motions or long sequences. In this work, we introduce Temporally Compressed 3D Gaussian Splatting (TC3DGS), a novel technique designed specifically to effectively compress dynamic 3D Gaussian representations. TC3DGS selectively prunes Gaussians based on their temporal relevance and employs gradient-aware mixed-precision quantization to dynamically compress Gaussian parameters. It additionally relies on a variation of the Ramer-Douglas-Peucker algorithm in a post-processing step to further reduce storage by interpolating Gaussian trajectories across frames. Our experiments across multiple datasets demonstrate that TC3DGS achieves up to 67$\times$ compression with minimal or no degradation in visual quality.
• Abstract（参考訳）: 高忠実度動的シーン再構成の最近の進歩は、動的3次元ガウスと4次元ガウススプラッティングをリアルなシーン表現に活用している。 しかし、これらの手法をAR/VR、ゲーム、低消費電力デバイスでのレンダリングなどのリアルタイムアプリケーションで有効にするためには、メモリ使用量を大幅に削減し、レンダリング効率を向上する必要がある。 多くの最先端の手法が軽量な実装を優先しているが、複雑な動きや長いシーケンスのシーンを扱うのに苦労している。 本研究では,動的3次元ガウス表現を効果的に圧縮する技術であるTC3DGS(Temporally Compressed 3D Gaussian Splatting)を紹介する。 TC3DGSはその時間的関連性に基づいてガウスを選択的にプルーし、ガウスパラメータを動的に圧縮するために勾配対応の混合精度量子化を用いる。 さらに、フレーム間のガウス軌道を補間することによってストレージをさらに削減するために、後処理ステップにおけるラマー・ダグラス・ペッカーアルゴリズムのバリエーションに依存する。 複数のデータセットにまたがる実験により、T3DGSは最大67$\times$圧縮を実現し、視覚的品質の劣化を最小限に抑えることができた。

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