Fugu-MT 論文翻訳(概要): Steepest Descent Density Control for Compact 3D Gaussian Splatting

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。

関連論文リスト

Gaussian Herding across Pens: An Optimal Transport Perspective on Global Gaussian Reduction for 3DGS [15.072715525951526]
本稿では,グローバルなガウス混合還元として3DGSのコンパクト化を推し進める,新しい最適輸送視点を提案する。具体的には、まず、KD-ツリー分割上の複合輸送のばらつきを最小化し、コンパクトな幾何学的表現を生成する。本手法は,バニラおよび加速3DGSパイプラインの任意の段階に適用可能であり,軽量なニューラルレンダリングへの効率的かつ非依存的な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-11T09:04:44Z)
Micro-splatting: Maximizing Isotropic Constraints for Refined Optimization in 3D Gaussian Splatting [0.3749861135832072]
この研究は、高画質勾配の領域を動的に洗練する適応的な密度化戦略を実装している。その結果、レンダリング効率を犠牲にすることなく、より密度が高くより詳細なガウス的な手段が必要とされる。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-08T07:15:58Z)
FreeSplat++: Generalizable 3D Gaussian Splatting for Efficient Indoor Scene Reconstruction [50.534213038479926]
FreeSplat++は大規模な屋内全シーン再構築の代替手法である。深度調整による微調整により,再現精度が大幅に向上し,トレーニング時間も大幅に短縮された。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-29T06:22:08Z)
DashGaussian: Optimizing 3D Gaussian Splatting in 200 Seconds [71.37326848614133]
3DGSの最適化複雑性に関するスケジューリング手法であるDashGaussianを提案する。提案手法は, 各種3DGSバックボーンの最適化を平均45.7%高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-24T07:17:27Z)
ProtoGS: Efficient and High-Quality Rendering with 3D Gaussian Prototypes [81.48624894781257]
3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成において大きな進歩を遂げてきたが、ガウスプリミティブのかなりの数によって制限されている。近年の手法では、密度の高いガウスの記憶容量を圧縮することでこの問題に対処しているが、レンダリングの品質と効率の維持には失敗している。本稿では,ガウスの原始体を表現するためにガウスのプロトタイプを学習するProtoGSを提案し,視覚的品質を犠牲にすることなくガウスの総量を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-21T18:55:14Z)
Uncertainty-Aware Normal-Guided Gaussian Splatting for Surface Reconstruction from Sparse Image Sequences [21.120659841877508]
3D Gaussian Splatting (3DGS)は、新規なビュー合成において印象的なレンダリング性能を達成した。 3DGSパイプライン内の幾何的不確かさを定量化するために,不確かさを意識した正規誘導型ガウス格子(UNG-GS)を提案する。 UNG-GSはスパース配列と高密度シーケンスの両方で最先端の手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-14T08:18:12Z)
ResGS: Residual Densification of 3D Gaussian for Efficient Detail Recovery [11.706262924395768]
そこで我々は, 残留分断法を新たに導入し, 残留分断法としてガウシアンを付加した。我々のアプローチは、詳細を適応的に検索し、欠落した幾何学を補完することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-10T13:19:27Z)
Efficient Density Control for 3D Gaussian Splatting [3.6379656024631215]
3D Gaussian Splatting (3DGS) は新規なビュー合成において優れた性能を示した。本研究では,(1)ガウシアンの位置,形状,不透明度を正確に制御するLong-Axis Split,(2)ガウシアンに対する不完全性の再設定後の回復速度の差を利用したリカバリ・アウェア・プルーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-15T12:12:56Z)
CityGaussianV2: Efficient and Geometrically Accurate Reconstruction for Large-Scale Scenes [53.107474952492396]
CityGaussianV2は大規模なシーン再構築のための新しいアプローチである。分解段階の密度化・深さ回帰手法を実装し, ぼやけたアーチファクトを除去し, 収束を加速する。本手法は, 視覚的品質, 幾何学的精度, ストレージ, トレーニングコストの両立を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-01T17:59:31Z)
SAGS: Structure-Aware 3D Gaussian Splatting [53.6730827668389]
本研究では,シーンの形状を暗黙的に符号化する構造認識型ガウス散乱法(SAGS)を提案する。 SAGSは、最先端のレンダリング性能と、ベンチマークノベルビュー合成データセットのストレージ要件の削減を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-29T23:26:30Z)
EfficientGS: Streamlining Gaussian Splatting for Large-Scale High-Resolution Scene Representation [29.334665494061113]
能率GS」は3DGSを高解像度で大規模なシーンに最適化する高度なアプローチである。 3DGSの密度化過程を解析し,ガウスの過剰増殖領域を同定した。本稿では,ガウス的増加を重要な冗長プリミティブに制限し,表現効率を向上する選択的戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-19T10:32:30Z)

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。