論文の概要: Does 3D Gaussian Splatting Need Accurate Volumetric Rendering?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19318v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 17:11:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:56:31.075232
• Title: Does 3D Gaussian Splatting Need Accurate Volumetric Rendering?
• Title（参考訳）: 正確なボリュームレンダリングは必要か?
• Authors: Adam Celarek, George Kopanas, George Drettakis, Michael Wimmer, Bernhard Kerbl,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は撮影シーンの3D表現を学習するための重要な参照手法である。 3DGSに先立つNeRFは、レンダリングのための原則的なレイマーチングアプローチに基づいている。 元の3DGSソリューションで用いられる様々な近似と仮定を詳細に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.421214057144569
• License:
• Abstract: Since its introduction, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has become an important reference method for learning 3D representations of a captured scene, allowing real-time novel-view synthesis with high visual quality and fast training times. Neural Radiance Fields (NeRFs), which preceded 3DGS, are based on a principled ray-marching approach for volumetric rendering. In contrast, while sharing a similar image formation model with NeRF, 3DGS uses a hybrid rendering solution that builds on the strengths of volume rendering and primitive rasterization. A crucial benefit of 3DGS is its performance, achieved through a set of approximations, in many cases with respect to volumetric rendering theory. A naturally arising question is whether replacing these approximations with more principled volumetric rendering solutions can improve the quality of 3DGS. In this paper, we present an in-depth analysis of the various approximations and assumptions used by the original 3DGS solution. We demonstrate that, while more accurate volumetric rendering can help for low numbers of primitives, the power of efficient optimization and the large number of Gaussians allows 3DGS to outperform volumetric rendering despite its approximations.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting(3DGS)は,撮影シーンの3D表現を学習するための重要な参照手法となり,高画質かつ高速な学習時間でリアルタイムのノベルビュー合成が可能となった。 3DGSに先立つニューラルレーダランス場(NeRF)は、ボリュームレンダリングのための原理的レイマーチアプローチに基づいている。 対照的に、3DGSは、NeRFと類似の画像形成モデルを共有しながら、ボリュームレンダリングとプリミティブラスタ化の強みに基づくハイブリッドレンダリングソリューションを使用している。 3DGSの重要な利点は、ボリュームレンダリング理論に関して多くの場合において、一連の近似を通して達成されるパフォーマンスである。 自然に生じる疑問は、これらの近似をより原理化されたボリュームレンダリングソリューションで置き換えることで、3DGSの品質が向上するかどうかである。 本稿では,元の3DGSソリューションが用いた様々な近似と仮定について,詳細な解析を行う。 より正確なボリュームレンダリングは、プリミティブの少ない数に有効であるが、効率的な最適化のパワーと多数のガウスアンは、3DGSが近似にもかかわらずボリュームレンダリングより優れていることを実証する。

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