論文の概要: ResGS: Residual Densification of 3D Gaussian for Efficient Detail Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07494v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 13:19:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:37:02.354217
• Title: ResGS: Residual Densification of 3D Gaussian for Efficient Detail Recovery
• Title（参考訳）: ResGS: 3D Gaussian の高精細化と高精細化
• Authors: Yanzhe Lyu, Kai Cheng, Xin Kang, Xuejin Chen,
• Abstract要約: 3D-GSは、しばしば豊富な詳細と完全な幾何学を捉えるのに苦労する。 本稿では, 残留分断法を新たに導入し, 残留分断法としてガウシアンを付加した。 提案手法は, 詳細を適応的に検索し, 欠落した幾何を補うとともに, 進歩的な洗練を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.706262924395768
• License:
• Abstract: Recently, 3D Gaussian Splatting (3D-GS) has prevailed in novel view synthesis, achieving high fidelity and efficiency. However, it often struggles to capture rich details and complete geometry. Our analysis highlights a key limitation of 3D-GS caused by the fixed threshold in densification, which balances geometry coverage against detail recovery as the threshold varies. To address this, we introduce a novel densification method, residual split, which adds a downscaled Gaussian as a residual. Our approach is capable of adaptively retrieving details and complementing missing geometry while enabling progressive refinement. To further support this method, we propose a pipeline named ResGS. Specifically, we integrate a Gaussian image pyramid for progressive supervision and implement a selection scheme that prioritizes the densification of coarse Gaussians over time. Extensive experiments demonstrate that our method achieves SOTA rendering quality. Consistent performance improvements can be achieved by applying our residual split on various 3D-GS variants, underscoring its versatility and potential for broader application in 3D-GS-based applications.
• Abstract（参考訳）: 近年,3次元ガウススプラッティング(3D-GS)が新規な視点合成において普及し,高い忠実度と効率性を実現している。 しかし、それはしばしば、豊富な詳細と完全な幾何学を捉えるのに苦労する。 本分析では, 密度の一定しきい値による3D-GSの鍵となる限界が強調されている。 そこで本研究では, 残留分断法を新たに導入し, 低スケールのガウスを残留分断法として追加する。 提案手法は, 詳細を適応的に検索し, 欠落した幾何を補うとともに, 進歩的な洗練を可能にする。 この手法をさらに支援するために,ResGS というパイプラインを提案する。 具体的には、プログレッシブな監視のためにガウス像ピラミッドを統合し、粗いガウスの密度を時間とともに優先する選択スキームを実装した。 大規模な実験により,本手法がSOTAレンダリング品質を実現することを示す。 各種の3D-GS 版に残差分を適用し、その汎用性と3D-GS ベースのアプリケーションにおける幅広い応用の可能性を強調することで、一貫性のある性能向上が達成できる。

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