論文の概要: Faster and Better 3D Splatting via Group Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07608v1
- Date: Tue, 10 Dec 2024 15:47:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-11 22:09:45.413222
- Title: Faster and Better 3D Splatting via Group Training
- Title（参考訳）: グループトレーニングによる3次元スプレイティングの高速化と改善
- Authors: Chengbo Wang, Guozheng Ma, Yifei Xue, Yizhen Lao,
- Abstract要約: グループトレーニングは、ガウスのプリミティブを管理可能なグループに整理し、トレーニング効率を最適化し、レンダリング品質を改善する戦略である。
このアプローチは、バニラ3DGSやMip-Splattingなど、既存の3DGSフレームワークとの共通互換性を示している。
実験の結果,グループトレーニング戦略が最大30%高速な収束と,さまざまなシナリオでのレンダリング品質の向上を実現していることが明らかになりました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7913404251054335
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a powerful technique for novel view synthesis, demonstrating remarkable capability in high-fidelity scene reconstruction through its Gaussian primitive representations. However, the computational overhead induced by the massive number of primitives poses a significant bottleneck to training efficiency. To overcome this challenge, we propose Group Training, a simple yet effective strategy that organizes Gaussian primitives into manageable groups, optimizing training efficiency and improving rendering quality. This approach shows universal compatibility with existing 3DGS frameworks, including vanilla 3DGS and Mip-Splatting, consistently achieving accelerated training while maintaining superior synthesis quality. Extensive experiments reveal that our straightforward Group Training strategy achieves up to 30% faster convergence and improved rendering quality across diverse scenarios.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、新しいビュー合成の強力な技術として登場し、ガウスの原始表現による高忠実なシーン再構成において顕著な能力を示している。
しかし、大量のプリミティブによって引き起こされる計算オーバーヘッドは、訓練効率に重大なボトルネックをもたらす。
この課題を克服するために,ガウス的プリミティブを管理可能なグループに整理し,トレーニング効率を最適化し,レンダリング品質を向上させる,シンプルで効果的なグループトレーニングを提案する。
このアプローチは、バニラ3DGSやMip-Splattingを含む既存の3DGSフレームワークとの共通互換性を示し、優れた合成品質を維持しながら、継続的に加速トレーニングを実現している。
大規模な実験では、グループトレーニング戦略が最大30%の高速化と、さまざまなシナリオでのレンダリング品質の向上を実現しています。
関連論文リスト
- DashGaussian: Optimizing 3D Gaussian Splatting in 200 Seconds [71.37326848614133]
3DGSの最適化複雑性に関するスケジューリング手法であるDashGaussianを提案する。
提案手法は, 各種3DGSバックボーンの最適化を平均45.7%高速化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-24T07:17:27Z) - ProtoGS: Efficient and High-Quality Rendering with 3D Gaussian Prototypes [81.48624894781257]
3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成において大きな進歩を遂げてきたが、ガウスプリミティブのかなりの数によって制限されている。
近年の手法では、密度の高いガウスの記憶容量を圧縮することでこの問題に対処しているが、レンダリングの品質と効率の維持には失敗している。
本稿では,ガウスの原始体を表現するためにガウスのプロトタイプを学習するProtoGSを提案し,視覚的品質を犠牲にすることなくガウスの総量を大幅に削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-21T18:55:14Z) - Gaussian On-the-Fly Splatting: A Progressive Framework for Robust Near Real-Time 3DGS Optimization [8.422116335889163]
画像キャプチャ中にほぼリアルタイムで3DGSの最適化を可能にするフレームワークであるOn-the-Fly GSを導入する。
各画像が到着すると、そのポーズとスパースポイントはオンザフライのSfMを介して更新され、新しく最適化されたガウスは直ちに3DGSフィールドに統合される。
複数のベンチマークデータセットの実験では、On-the-Fly GSはトレーニング時間を大幅に短縮し、レンダリングロスを最小限に抑えて、新しいイメージを数秒で最適化している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-17T11:47:58Z) - StructGS: Adaptive Spherical Harmonics and Rendering Enhancements for Superior 3D Gaussian Splatting [5.759434800012218]
StructGS は 3D Gaussian Splatting (3DGS) を強化し、3D再構成における新規なビュー合成を改善するフレームワークである。
我々のフレームワークは計算冗長性を著しく低減し、ディテールキャプチャを強化し、低解像度入力からの高解像度レンダリングをサポートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-09T05:39:44Z) - HiCoM: Hierarchical Coherent Motion for Streamable Dynamic Scene with 3D Gaussian Splatting [7.507657419706855]
本稿では,HiCoMと呼ばれる3つの重要なコンポーネントを持つ効率的なフレームワークを提案する。
まず、摂動平滑化戦略を用いて、コンパクトで頑健な初期3DGS表現を構築する。
次に、3次元ガウスの固有非一様分布と局所的一貫性を利用する階層的コヒーレント運動機構を導入する。
2つの広く利用されているデータセットを用いて行った実験により、我々のフレームワークは最先端の手法の学習効率を約20%向上することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-12T04:40:27Z) - MCGS: Multiview Consistency Enhancement for Sparse-View 3D Gaussian Radiance Fields [73.49548565633123]
3Dガウシアンによって表現される放射場は、高いトレーニング効率と高速レンダリングの両方を提供する、新しいビューの合成に優れている。
既存の手法では、高密度推定ネットワークからの奥行き先を組み込むことが多いが、入力画像に固有の多視点一貫性を見落としている。
本稿では,3次元ガウス・スプレイティング(MCGS)に基づくビュー・フレームワークを提案し,スパークス・インプット・ビューからシーンを再構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T08:39:05Z) - SuperGS: Super-Resolution 3D Gaussian Splatting via Latent Feature Field and Gradient-guided Splitting [3.5757604402398697]
SuperResolution 3DGS (SuperGS) は、2段階の粗大なトレーニングフレームワークで設計された3DGSの拡張である。
SuperGSは、低解像度入力のみを使用して現実世界のデータセットに挑戦する最先端のHRNVSメソッドを超越している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T15:18:28Z) - MVGS: Multi-view-regulated Gaussian Splatting for Novel View Synthesis [22.80370814838661]
ボリュームレンダリングにおける最近の研究、例えばNeRFや3D Gaussian Splatting (3DGS)は、レンダリング品質と効率を大幅に向上させた。
4つの重要な貢献を具現化した新しい3DGS最適化手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T23:48:31Z) - Event3DGS: Event-Based 3D Gaussian Splatting for High-Speed Robot Egomotion [54.197343533492486]
Event3DGSは高速移動下で高忠実度3D構造と外観を再構築することができる。
複数の合成および実世界のデータセットの実験は、既存のイベントベースの高密度な3Dシーン再構築フレームワークと比較して、Event3DGSの優位性を示している。
また, 構造的精度を損なうことなく, 外観の忠実度をより高められるように, フレームベースで数回の動特性測定を再構成プロセスに組み込むことも可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-05T06:06:03Z) - LP-3DGS: Learning to Prune 3D Gaussian Splatting [71.97762528812187]
本稿では,トレーニング可能な2値マスクを重要度に応用し,最適プルーニング比を自動的に検出する3DGSを提案する。
実験の結果,LP-3DGSは効率と高品質の両面において良好なバランスを保っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T05:58:34Z) - Bootstrap-GS: Self-Supervised Augmentation for High-Fidelity Gaussian Splatting [9.817215106596146]
3D-GSは、トレーニング中に遭遇したものとは大きく異なる、新しいビューを生成する際に制限に直面します。
この問題に対処するためのブートストラップフレームワークを導入します。
提案手法は,限られたトレーニングセットと整合した新しい視点から,擬似地下真実を合成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-29T12:57:05Z) - GGRt: Towards Pose-free Generalizable 3D Gaussian Splatting in Real-time [112.32349668385635]
GGRtは、現実のカメラポーズの必要性を軽減する、一般化可能な新しいビュー合成のための新しいアプローチである。
最初のポーズフリーの一般化可能な3D-GSフレームワークとして、GGRtは$ge$5 FPSで、リアルタイムレンダリングは$ge$100 FPSで実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-15T09:47:35Z) - GaussianPro: 3D Gaussian Splatting with Progressive Propagation [49.918797726059545]
3DGSはStructure-from-Motion (SfM)技術によって生成されるポイントクラウドに大きく依存している。
本稿では, 3次元ガウスの密度化を導くために, プログレッシブ・プログレッシブ・プログレッシブ・ストラテジーを適用した新しい手法を提案する。
提案手法はデータセット上の3DGSを大幅に上回り,PSNRでは1.15dBの改善が見られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-22T16:00:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。