論文の概要: Steepest Descent Density Control for Compact 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05587v1
• Date: Thu, 08 May 2025 18:41:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.045026
• Title: Steepest Descent Density Control for Compact 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 小型3次元ガウス平板の立体密度制御
• Authors: Peihao Wang, Yuehao Wang, Dilin Wang, Sreyas Mohan, Zhiwen Fan, Lemeng Wu, Ruisi Cai, Yu-Ying Yeh, Zhangyang Wang, Qiang Liu, Rakesh Ranjan,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、強力なリアルタイム高解像度ノベルビューとして登場した。 本稿では,3DGSの密度制御をデミストし,改良する理論的枠組みを提案する。 我々はSteepGSを導入し、コンパクトな点雲を維持しながら損失を最小限に抑える原則的戦略である、最も急な密度制御を取り入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.54055499344052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a powerful technique for real-time, high-resolution novel view synthesis. By representing scenes as a mixture of Gaussian primitives, 3DGS leverages GPU rasterization pipelines for efficient rendering and reconstruction. To optimize scene coverage and capture fine details, 3DGS employs a densification algorithm to generate additional points. However, this process often leads to redundant point clouds, resulting in excessive memory usage, slower performance, and substantial storage demands - posing significant challenges for deployment on resource-constrained devices. To address this limitation, we propose a theoretical framework that demystifies and improves density control in 3DGS. Our analysis reveals that splitting is crucial for escaping saddle points. Through an optimization-theoretic approach, we establish the necessary conditions for densification, determine the minimal number of offspring Gaussians, identify the optimal parameter update direction, and provide an analytical solution for normalizing off-spring opacity. Building on these insights, we introduce SteepGS, incorporating steepest density control, a principled strategy that minimizes loss while maintaining a compact point cloud. SteepGS achieves a ~50% reduction in Gaussian points without compromising rendering quality, significantly enhancing both efficiency and scalability.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、リアルタイムで高解像度の新規ビュー合成のための強力な技術として登場した。 シーンをガウスプリミティブの混合として表現することで、3DGSはGPUラスタ化パイプラインを活用して効率的なレンダリングと再構築を行う。 シーンのカバレッジを最適化し、細部を捉えるために、3DGSはデンシフィケーションアルゴリズムを使用して追加のポイントを生成する。 しかし、このプロセスは、しばしば冗長なポイントクラウドにつながるため、過剰なメモリ使用、パフォーマンスの低下、ストレージの大幅な要求が生じる。 この制限に対処するため、3DGSの密度制御をデミストし改善する理論的枠組みを提案する。 分析の結果,サドルポイントの回避には分割が不可欠であることが判明した。 最適化理論のアプローチにより, 密度化に必要な条件を確立し, 子孫の最小数を決定するとともに, 最適パラメータ更新方向を同定し, オフスプリング不透明度を正規化するための解析解を提供する。 これらの知見に基づいて、我々は、コンパクトな点クラウドを維持しながら損失を最小限に抑える原則的戦略である、最も急激な密度制御を取り入れたSteepGSを紹介した。 SteepGSはレンダリング品質を損なうことなくガウス点の約50%の削減を実現し、効率性とスケーラビリティを著しく向上させる。

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