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 14:36:55.059503
• 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:
• 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。

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