論文の概要: Large Images are Gaussians: High-Quality Large Image Representation with Levels of 2D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09039v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 07:48:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:50:03.048612
• Title: Large Images are Gaussians: High-Quality Large Image Representation with Levels of 2D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 大画像はガウス的: 2次元ガウススプラッティングによる高画質大画像表現
• Authors: Lingting Zhu, Guying Lin, Jinnan Chen, Xinjie Zhang, Zhenchao Jin, Zhao Wang, Lequan Yu,
• Abstract要約: textbfLarge textbfImages are textbfGaussians (textbfLIG)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.629316414488027
• License:
• Abstract: While Implicit Neural Representations (INRs) have demonstrated significant success in image representation, they are often hindered by large training memory and slow decoding speed. Recently, Gaussian Splatting (GS) has emerged as a promising solution in 3D reconstruction due to its high-quality novel view synthesis and rapid rendering capabilities, positioning it as a valuable tool for a broad spectrum of applications. In particular, a GS-based representation, 2DGS, has shown potential for image fitting. In our work, we present \textbf{L}arge \textbf{I}mages are \textbf{G}aussians (\textbf{LIG}), which delves deeper into the application of 2DGS for image representations, addressing the challenge of fitting large images with 2DGS in the situation of numerous Gaussian points, through two distinct modifications: 1) we adopt a variant of representation and optimization strategy, facilitating the fitting of a large number of Gaussian points; 2) we propose a Level-of-Gaussian approach for reconstructing both coarse low-frequency initialization and fine high-frequency details. Consequently, we successfully represent large images as Gaussian points and achieve high-quality large image representation, demonstrating its efficacy across various types of large images. Code is available at {\href{https://github.com/HKU-MedAI/LIG}{https://github.com/HKU-MedAI/LIG}}.
• Abstract（参考訳）: Implicit Neural Representations (INR) は画像表現において大きな成功を収めているが、大きなトレーニングメモリと遅い復号速度によってしばしば妨げられている。 近年,Gaussian Splatting (GS) は高品質な新規ビュー合成と高速レンダリング機能により3次元再構成において有望なソリューションとして登場し,幅広いアプリケーションに有用なツールとして位置づけられている。 特に、GSベースの表現である2DGSは、画像フィッティングの可能性を示している。 我々の研究では、画像表現に2DGSを適用することの難しさに対処するため、多数のガウス点の状況において2DGSを2DGSに適合させることの難しさに対処するため、2つの異なる修正を加えて、 \textbf{G}aussian (\textbf{LIG}) について述べる。 1) 表現と最適化戦略の変種を採用し、多数のガウス点の適合を容易にする。 2) 粗大な低周波初期化と微細な高周波詳細化を両立するレベル・オブ・ガウス的手法を提案する。 その結果,大画像をガウス点として表現し,高品質な大画像表現を実現し,多種多様な大画像に対して有効性を示すことができた。 コードは {\href{https://github.com/HKU-MedAI/LIG}{https://github.com/HKU-MedAI/LIG}}で入手できる。

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