論文の概要: CrowdSplat: Exploring Gaussian Splatting For Crowd Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17792v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 17:31:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:53:54.903393
• Title: CrowdSplat: Exploring Gaussian Splatting For Crowd Rendering
• Title（参考訳）: CrowdSplat: 群衆のレンダリングのためのガウシアンスプレイティングを探求
• Authors: Xiaohan Sun, Yinghan Xu, John Dingliana, Carol O'Sullivan,
• Abstract要約: 本稿では,3次元ガウススプラッティングをリアルタイム,高品質な群衆レンダリングに活用する新しいアプローチであるCrowdSplatを提案する。 CrowdSplatは、リアルタイムアプリケーションにおける動的で現実的なクラウドシミュレーションのための実行可能なソリューションである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.42869709275202
• License:
• Abstract: We present CrowdSplat, a novel approach that leverages 3D Gaussian Splatting for real-time, high-quality crowd rendering. Our method utilizes 3D Gaussian functions to represent animated human characters in diverse poses and outfits, which are extracted from monocular videos. We integrate Level of Detail (LoD) rendering to optimize computational efficiency and quality. The CrowdSplat framework consists of two stages: (1) avatar reconstruction and (2) crowd synthesis. The framework is also optimized for GPU memory usage to enhance scalability. Quantitative and qualitative evaluations show that CrowdSplat achieves good levels of rendering quality, memory efficiency, and computational performance. Through these experiments, we demonstrate that CrowdSplat is a viable solution for dynamic, realistic crowd simulation in real-time applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ガウススプラッティングをリアルタイム,高品質な群衆レンダリングに活用する新しいアプローチであるCrowdSplatを提案する。 提案手法は,モノクロ映像から抽出した多彩なポーズや衣装の人物を3次元ガウス関数で表現する。 計算効率と品質を最適化するために、Level of Detail (LoD)レンダリングを統合する。 CrowdSplatフレームワークは,(1)アバター再構築と(2)群衆合成の2段階で構成されている。 このフレームワークは、スケーラビリティを高めるためにGPUメモリの使用にも最適化されている。 量的および質的な評価は、CrowdSplatが優れたレベルのレンダリング品質、メモリ効率、計算性能を達成することを示している。 これらの実験を通して、CrowdSplatはリアルタイムアプリケーションにおいて、動的で現実的なクラウドシミュレーションのための実行可能なソリューションであることを示す。

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