論文の概要: Turbo-GS: Accelerating 3D Gaussian Fitting for High-Quality Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13547v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 06:46:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:48:15.603238
• Title: Turbo-GS: Accelerating 3D Gaussian Fitting for High-Quality Radiance Fields
• Title（参考訳）: ターボGS:高次放射場のための3次元ガウスフィッティングの高速化
• Authors: Tao Lu, Ankit Dhiman, R Srinath, Emre Arslan, Angela Xing, Yuanbo Xiangli, R Venkatesh Babu, Srinath Sridhar,
• Abstract要約: 新規ビュー合成はコンピュータビジョンにおいて重要な問題であり、3次元再構成、混合現実、ロボット工学への応用がある。 近年, 3D Gaussian Splatting (3DGS) などの手法が好まれている。 私たちの目標は、高いレンダリング品質を維持しながら、少ないステップでトレーニングすることで最適化時間を短縮することにあります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.047692891923585
• License:
• Abstract: Novel-view synthesis is an important problem in computer vision with applications in 3D reconstruction, mixed reality, and robotics. Recent methods like 3D Gaussian Splatting (3DGS) have become the preferred method for this task, providing high-quality novel views in real time. However, the training time of a 3DGS model is slow, often taking 30 minutes for a scene with 200 views. In contrast, our goal is to reduce the optimization time by training for fewer steps while maintaining high rendering quality. Specifically, we combine the guidance from both the position error and the appearance error to achieve a more effective densification. To balance the rate between adding new Gaussians and fitting old Gaussians, we develop a convergence-aware budget control mechanism. Moreover, to make the densification process more reliable, we selectively add new Gaussians from mostly visited regions. With these designs, we reduce the Gaussian optimization steps to one-third of the previous approach while achieving a comparable or even better novel view rendering quality. To further facilitate the rapid fitting of 4K resolution images, we introduce a dilation-based rendering technique. Our method, Turbo-GS, speeds up optimization for typical scenes and scales well to high-resolution (4K) scenarios on standard datasets. Through extensive experiments, we show that our method is significantly faster in optimization than other methods while retaining quality. Project page: https://ivl.cs.brown.edu/research/turbo-gs.
• Abstract（参考訳）: 新規ビュー合成はコンピュータビジョンにおいて重要な問題であり、3次元再構成、混合現実、ロボット工学への応用がある。 近年, 3D Gaussian Splatting (3DGS) などの手法が好まれている。 しかし、3DGSモデルのトレーニング時間は遅く、200ビューのシーンでは30分かかることが多い。 対照的に、当社の目標は、高いレンダリング品質を維持しながら、少ないステップでトレーニングすることで最適化時間を短縮することにあります。 具体的には、位置誤差と外観誤差の両方からのガイダンスを組み合わせて、より効果的な密度化を実現する。 新たなガウシアンの追加と古いガウシアンの適合のバランスをとるために,収束を考慮した予算管理機構を開発する。 さらに, 密度化プロセスをより信頼性の高いものにするために, 来訪する地域から新しいガウスを選択的に追加する。 これらの設計により、ガウス最適化のステップを従来のアプローチの3分の1に減らし、より優れたビューレンダリング品質を実現する。 さらに、4K解像度画像の高速な嵌合を容易にするため、ディレーションに基づくレンダリング技術を導入する。 提案手法であるTurbo-GSは,一般的なシーンの最適化を高速化し,標準データセット上の高解像度(4K)シナリオにスケールする。 実験により,本手法は品質を保ちながら,他の手法よりもはるかに高速に最適化可能であることを示す。 プロジェクトページ: https://ivl.cs.brown.edu/research/turbo-gs

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