論文の概要: Efficient Gaussian Splatting for Monocular Dynamic Scene Rendering via Sparse Time-Variant Attribute Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20378v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 18:53:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:57:11.375008
• Title: Efficient Gaussian Splatting for Monocular Dynamic Scene Rendering via Sparse Time-Variant Attribute Modeling
• Title（参考訳）: Sparse Time-Variant Attribute Modelingによる単眼動的シーンレンダリングのための効率的なガウススメッティング
• Authors: Hanyang Kong, Xingyi Yang, Xinchao Wang,
• Abstract要約: Deformable Gaussian Splattingは、現実世界のダイナミックなシーンを表現する堅牢なソリューションとして登場した。 提案手法は,古典的カーネル表現を用いて計算された密度ガウスの運動流を用いて,スパースアンカーグリッド表現を用いて動的シーンを定式化する。 2つの実世界のデータセットの実験により、EDGSはレンダリング速度を大幅に改善し、より優れたレンダリング品質を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.84686527988809
• License:
• Abstract: Rendering dynamic scenes from monocular videos is a crucial yet challenging task. The recent deformable Gaussian Splatting has emerged as a robust solution to represent real-world dynamic scenes. However, it often leads to heavily redundant Gaussians, attempting to fit every training view at various time steps, leading to slower rendering speeds. Additionally, the attributes of Gaussians in static areas are time-invariant, making it unnecessary to model every Gaussian, which can cause jittering in static regions. In practice, the primary bottleneck in rendering speed for dynamic scenes is the number of Gaussians. In response, we introduce Efficient Dynamic Gaussian Splatting (EDGS), which represents dynamic scenes via sparse time-variant attribute modeling. Our approach formulates dynamic scenes using a sparse anchor-grid representation, with the motion flow of dense Gaussians calculated via a classical kernel representation. Furthermore, we propose an unsupervised strategy to efficiently filter out anchors corresponding to static areas. Only anchors associated with deformable objects are input into MLPs to query time-variant attributes. Experiments on two real-world datasets demonstrate that our EDGS significantly improves the rendering speed with superior rendering quality compared to previous state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: モノクロビデオからダイナミックなシーンをレンダリングするのは、非常に難しい作業だ。 最近の変形可能なガウススプラッティングは、現実世界のダイナミックなシーンを表現する堅牢なソリューションとして登場した。 しかし、これはしばしば非常に冗長なガウスにつながり、あらゆるトレーニングビューを様々な時間ステップで適合させようとし、レンダリング速度を遅くする。 さらに、静的領域におけるガウスの属性は時間不変であり、すべてのガウスをモデル化する必要がなく、静的領域におけるジッタリングを引き起こす可能性がある。 実際、ダイナミックシーンのレンダリング速度の最大のボトルネックは、ガウス人の数である。 そこで本稿では,時変属性モデリングによる動的シーンの表現を行うEDGS(Efficient Dynamic Gaussian Splatting)を提案する。 提案手法は,古典的カーネル表現を用いて計算された高密度ガウスの運動流を用いて,スパースアンカーグリッド表現を用いて動的シーンを定式化する。 さらに,静的領域に対応するアンカーを効率的にフィルタリングするための教師なし戦略を提案する。 変形可能なオブジェクトに関連付けられたアンカーだけが、時変属性をクエリするためにMPPに入力される。 2つの実世界のデータセットに対する実験により、EDGSは従来の最先端の手法と比較して、レンダリング品質が優れたレンダリング速度を著しく向上することが示された。

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