論文の概要: ClimateGS: Real-Time Climate Simulation with 3D Gaussian Style Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14845v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 03:01:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:22:23.166385
• Title: ClimateGS: Real-Time Climate Simulation with 3D Gaussian Style Transfer
• Title（参考訳）: 気候調査:3Dガウス型移動を用いたリアルタイム気候シミュレーション
• Authors: Yuezhen Xie, Meiying Zhang, Qi Hao,
• Abstract要約: ClimateGSは3Dガウス表現と物理シミュレーションを統合した新しいフレームワークで、リアルタイムな気候効果のレンダリングを可能にする。 我々は、MipNeRF360とTurps and TemplesのClimateGSを評価し、SOTA 2D/3D法と同等または優れた視覚的品質のリアルタイムレンダリングを実演した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.17376076195671
• License:
• Abstract: Adverse climate conditions pose significant challenges for autonomous systems, demanding reliable perception and decision-making across diverse environments. To better simulate these conditions, physically-based NeRF rendering methods have been explored for their ability to generate realistic scene representations. However, these methods suffer from slow rendering speeds and long preprocessing times, making them impractical for real-time testing and user interaction. This paper presents ClimateGS, a novel framework integrating 3D Gaussian representations with physical simulation to enable real-time climate effects rendering. The novelty of this work is threefold: 1) developing a linear transformation for 3D Gaussian photorealistic style transfer, enabling direct modification of spherical harmonics across bands for efficient and consistent style adaptation; 2) developing a joint training strategy for 3D style transfer, combining supervised and self-supervised learning to accelerate convergence while preserving original scene details; 3) developing a real-time rendering method for climate simulation, integrating physics-based effects with 3D Gaussian to achieve efficient and realistic rendering. We evaluate ClimateGS on MipNeRF360 and Tanks and Temples, demonstrating real-time rendering with comparable or superior visual quality to SOTA 2D/3D methods, making it suitable for interactive applications.
• Abstract（参考訳）: 逆の気候条件は自律システムに重大な課題をもたらし、様々な環境における信頼性の高い認識と意思決定を要求する。 これらの条件をより良くシミュレートするために,現実的なシーン表現を生成するために,物理ベースのNeRFレンダリング手法が検討されている。 しかし、これらの手法はレンダリング速度の遅さと長い前処理時間に悩まされており、リアルタイムテストやユーザインタラクションでは実用的ではない。 本稿では,3次元ガウス表現と物理シミュレーションを統合し,リアルタイムな気候効果のレンダリングを可能にする新しいフレームワークであるClimateGSを提案する。 この作品の斬新さは3倍です。 1) 3次元ガウスフォトリアリスティックなスタイル伝達のための線形変換を開発し、効率よく一貫したスタイル適応のために、バンド間の球面調和を直接修正することができる。 2 監督的学習と自己指導的学習を組み合わせて、オリジナルシーンの詳細を保存しつつ、収束を加速する3Dスタイル伝達のための共同学習戦略の開発。 3) 環境シミュレーションのためのリアルタイムレンダリング手法を開発し, 物理効果と3次元ガウス効果を統合し, 効率的かつ現実的なレンダリングを実現する。 我々はMipNeRF360 と Tanks and Temples のClimateGS を評価し,SOTA 2D/3D 法と同等あるいは優れた視覚的品質のリアルタイムレンダリングを実演し,対話型アプリケーションに適していることを示した。

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