論文の概要: AAA-Gaussians: Anti-Aliased and Artifact-Free 3D Gaussian Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12811v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 10:16:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:35:44.580086
• Title: AAA-Gaussians: Anti-Aliased and Artifact-Free 3D Gaussian Rendering
• Title（参考訳）: AAA-Gaussian: アンチエイリアスでアーチファクトのない3Dガウスレンダリング
• Authors: Michael Steiner, Thomas Köhler, Lukas Radl, Felix Windisch, Dieter Schmalstieg, Markus Steinberger,
• Abstract要約: エイリアスを緩和する適応型3次元平滑化フィルタを導入し,安定なビュー空間境界法を提案する。 本評価では, エイリアス, 歪み, ポップアップアーティファクトを効果的に除去し, リアルタイム, アーティファクトフリーなレンダリングを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.972911362220803
• License:
• Abstract: Although 3D Gaussian Splatting (3DGS) has revolutionized 3D reconstruction, it still faces challenges such as aliasing, projection artifacts, and view inconsistencies, primarily due to the simplification of treating splats as 2D entities. We argue that incorporating full 3D evaluation of Gaussians throughout the 3DGS pipeline can effectively address these issues while preserving rasterization efficiency. Specifically, we introduce an adaptive 3D smoothing filter to mitigate aliasing and present a stable view-space bounding method that eliminates popping artifacts when Gaussians extend beyond the view frustum. Furthermore, we promote tile-based culling to 3D with screen-space planes, accelerating rendering and reducing sorting costs for hierarchical rasterization. Our method achieves state-of-the-art quality on in-distribution evaluation sets and significantly outperforms other approaches for out-of-distribution views. Our qualitative evaluations further demonstrate the effective removal of aliasing, distortions, and popping artifacts, ensuring real-time, artifact-free rendering.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は3D再構成に革命をもたらしたが、エイリアス、プロジェクションアーティファクト、ビューの不整合といった問題に直面している。 3DGSパイプライン全体を通してガウスの完全な3D評価を取り入れることで、ラスタ化効率を保ちながらこれらの問題に効果的に対処できると論じる。 具体的には、3Dスムースティングフィルタを導入してエイリアスを緩和し、ガウス人がファスタムを超えて広がるときのポップアップアーティファクトを除去する安定なビュー空間バウンディング手法を提案する。 さらに,スクリーン空間平面を持つタイル型カリングを3次元に促進し,レンダリングの高速化と階層ラスタ化のソートコストの低減を図る。 提案手法は,分布内評価セットの最先端品質を実現し,分布外視点に対する他のアプローチよりも著しく優れる。 我々の定性的評価は、エイリアス、歪み、ポップアップアーティファクトを効果的に除去し、リアルタイム、アーティファクトフリーなレンダリングを確実にすることを示す。

関連論文リスト

• 3D Gaussian Splatting with Normal Information for Mesh Extraction and Improved Rendering [8.59572577251833]
  ガウス関数から推定される符号距離関数の勾配を用いた新しい正規化法を提案する。 我々は、Mip-NeRF360、Tamps and Temples、Deep-Blendingなどのデータセットに対するアプローチの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T18:40:33Z)
• 3DGUT: Enabling Distorted Cameras and Secondary Rays in Gaussian Splatting [15.124165321341646]
  本研究では,EWAスプラッティングスプラッティングをアンセント変換に置き換えた3次元ガウスアンアンセント変換(3DGUT)を提案する。 これにより、自明化の効率を維持しつつ、ローリングシャッターなどの歪み時間依存効果を支持できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-17T03:21:25Z)
• Beyond Gaussians: Fast and High-Fidelity 3D Splatting with Linear Kernels [51.08794269211701]
  本稿では,ガウスカーネルを線形カーネルに置き換えて,よりシャープで高精度な結果を得る3Dリニアスティング(DLS)を提案する。 3DLSは、最先端の忠実さと正確さを示し、ベースライン3DGSよりも30%のFPS改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T11:59:54Z)
• PF3plat: Pose-Free Feed-Forward 3D Gaussian Splatting [54.7468067660037]
  PF3platは、設計選択を検証した包括的なアブレーション研究によってサポートされた、すべてのベンチマークに新しい最先端を設定します。 本フレームワークは,3DGSの高速,スケーラビリティ,高品質な3D再構成とビュー合成機能を活用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T15:28:15Z)
• Optimizing 3D Gaussian Splatting for Sparse Viewpoint Scene Reconstruction [11.840097269724792]
  3D Gaussian Splatting (3DGS)は3Dシーン表現の有望なアプローチとして登場し、Neural Radiance Fields (NeRF)と比較して計算オーバーヘッドの低減を実現している。 SVS-GSは,3次元ガウス平滑化フィルタを統合して人工物を抑制する,スパースビューポイントシーン再構築のための新しいフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T03:18:04Z)
• Gaussian Opacity Fields: Efficient Adaptive Surface Reconstruction in Unbounded Scenes [50.92217884840301]
  Gaussian Opacity Fields (GOF)は、シーンにおける効率的で高品質で適応的な表面再構成のための新しいアプローチである。 GOFは3Dガウスのレイトレーシングに基づくボリュームレンダリングに由来する。 GOFは、表面再構成と新しいビュー合成において、既存の3DGSベースの手法を超越している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T17:57:19Z)
• Spec-Gaussian: Anisotropic View-Dependent Appearance for 3D Gaussian Splatting [55.71424195454963]
  Spec-Gaussian は球面調和の代わりに異方性球面ガウス場を利用するアプローチである。 実験結果から,本手法はレンダリング品質の面で既存の手法を超越していることが示された。 この改良は、3D GSの適用性を高めて、特異面と異方面の複雑なシナリオを扱う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T17:22:15Z)
• GaussianPro: 3D Gaussian Splatting with Progressive Propagation [49.918797726059545]
  3DGSはStructure-from-Motion (SfM)技術によって生成されるポイントクラウドに大きく依存している。 本稿では, 3次元ガウスの密度化を導くために, プログレッシブ・プログレッシブ・プログレッシブ・ストラテジーを適用した新しい手法を提案する。 提案手法はデータセット上の3DGSを大幅に上回り,PSNRでは1.15dBの改善が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T16:00:20Z)
• Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting [52.366815964832426]
  3D Gaussian Splattingは素晴らしいビュー合成結果を示し、高い忠実度と効率を実現した。 ストロングアーティファクトは、サンプリングレート、例えば焦点距離やカメラ距離を変えることで観測することができる。 この現象の原因は,3次元周波数制約の欠如と2次元拡張フィルタの利用によると考えられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T13:03:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。