論文の概要: Sketch and Patch: Efficient 3D Gaussian Representation for Man-Made Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13045v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 17:52:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:28:40.688318
• Title: Sketch and Patch: Efficient 3D Gaussian Representation for Man-Made Scenes
• Title（参考訳）: スケッチとパッチ:マンメイドシーンの効率的な3次元ガウス表現
• Authors: Yuang Shi, Simone Gasparini, Géraldine Morin, Chenggang Yang, Wei Tsang Ooi,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splattingは、3Dシーンのレンダリングのための有望な表現として登場した。 我々はガウス人が伝統的な芸術技法に類似した異なる役割と特徴を示すことを観察する。 本研究では,ガウスを(i)シーン境界を定義するスケッチガウス,(ii)滑らかな領域をカバーするパッチガウスに分類する新しいハイブリッド表現を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9241077704550777
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a promising representation for photorealistic rendering of 3D scenes. However, its high storage requirements pose significant challenges for practical applications. We observe that Gaussians exhibit distinct roles and characteristics that are analogous to traditional artistic techniques -- Like how artists first sketch outlines before filling in broader areas with color, some Gaussians capture high-frequency features like edges and contours; While other Gaussians represent broader, smoother regions, that are analogous to broader brush strokes that add volume and depth to a painting. Based on this observation, we propose a novel hybrid representation that categorizes Gaussians into (i) Sketch Gaussians, which define scene boundaries, and (ii) Patch Gaussians, which cover smooth regions. Sketch Gaussians are efficiently encoded using parametric models, leveraging their geometric coherence, while Patch Gaussians undergo optimized pruning, retraining, and vector quantization to maintain volumetric consistency and storage efficiency. Our comprehensive evaluation across diverse indoor and outdoor scenes demonstrates that this structure-aware approach achieves up to 32.62% improvement in PSNR, 19.12% in SSIM, and 45.41% in LPIPS at equivalent model sizes, and correspondingly, for an indoor scene, our model maintains the visual quality with 2.3% of the original model size.
• Abstract（参考訳）: 3Dガウススティング(3DGS)は、3Dシーンの写実的レンダリングの有望な表現として登場した。 しかし、その高いストレージ要件は、実用アプリケーションに重大な課題をもたらす。 ガウスが伝統的な芸術技法に類似した異なる役割と特徴を示すのを観察する。例えば、アーティストが色のある広い領域を埋める前にアウトラインをスケッチするのと同じように、一部のガウス人は縁や輪郭のような高周波の特徴を捉えている。 この観察に基づいて、ガウスを分類する新しいハイブリッド表現を提案する。 (i)シーン境界を定義するスケッチガウシアン、及び (ii)滑らかな地域をカバーするパッチガウシアン。 スケッチ・ガウシアンはその幾何学的コヒーレンスを利用してパラメトリックモデルを用いて効率的に符号化され、パッチ・ガウシアンは体積整合性と記憶効率を維持するために最適化されたプルーニング、再訓練、ベクトル量子化を行う。 室内・屋外の多様な場面における総合的な評価の結果,PSNRは最大32.62%,SSIMは19.12%,LPIPSは45.41%,室内では2.3%の画質を維持した。

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