論文の概要: DARB-Splatting: Generalizing Splatting with Decaying Anisotropic Radial Basis Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12369v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 18:49:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:24:01.481581
• Title: DARB-Splatting: Generalizing Splatting with Decaying Anisotropic Radial Basis Functions
• Title（参考訳）: DARB-Splatting: 異方性放射基底関数の低下によるスメッティングの一般化
• Authors: Vishagar Arunan, Saeedha Nazar, Hashiru Pramuditha, Vinasirajan Viruthshaan, Sameera Ramasinghe, Simon Lucey, Ranga Rodrigo,
• Abstract要約: 本稿では、ガウス関数の閉形式積分の利点を近似することにより、減衰異方性ラジアル基底関数(DARBF)のクラスがスプレイティングをサポートすることを示す。 トレーニング中の最大34%の高速化と,DARB再構成カーネル間でのメモリ消費の15%削減を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.732154977447685
• License:
• Abstract: Splatting-based 3D reconstruction methods have gained popularity with the advent of 3D Gaussian Splatting, efficiently synthesizing high-quality novel views. These methods commonly resort to using exponential family functions, such as the Gaussian function, as reconstruction kernels due to their anisotropic nature, ease of projection, and differentiability in rasterization. However, the field remains restricted to variations within the exponential family, leaving generalized reconstruction kernels largely underexplored, partly due to the lack of easy integrability in 3D to 2D projections. In this light, we show that a class of decaying anisotropic radial basis functions (DARBFs), which are non-negative functions of the Mahalanobis distance, supports splatting by approximating the Gaussian function's closed-form integration advantage. With this fresh perspective, we demonstrate up to 34% faster convergence during training and a 15% reduction in memory consumption across various DARB reconstruction kernels, while maintaining comparable PSNR, SSIM, and LPIPS results. We will make the code available.
• Abstract（参考訳）: 3次元ガウス・スプラッティングの出現により, 3次元立体再構成法が普及し, 高品質なノベルビューを効率よく合成している。 これらの方法は通常、ガウス函数のような指数関数を、その異方性、射影の容易さ、ラスタ化における微分可能性による再構成核として用いる。 しかし、電場は指数族内の変動に限られており、一般化された再構成核は、部分的には3次元から2次元の射影への容易な積分性の欠如のために、ほとんど探索されていない。 この光では、マハラノビス距離の非負関数である減衰異方性ラジアル基底関数(DARBF)のクラスが、ガウス函数の閉形式積分の利点を近似することにより、スプレイティングをサポートすることを示す。 この新たな視点では、トレーニング中の収束が最大34%向上し、様々なDARB再構成カーネル間でのメモリ消費が15%削減され、PSNR、SSIM、LPIPS結果に匹敵する結果が維持される。 コードを利用可能にします。

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