論文の概要: ControlGS: Consistent Structural Compression Control for Deployment-Aware Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10473v3
• Date: Fri, 07 Nov 2025 05:53:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 14:53:49.418898
• Title: ControlGS: Consistent Structural Compression Control for Deployment-Aware Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: ControlGS: 配置対応ガウス平滑化のための一貫した構造圧縮制御
• Authors: Fengdi Zhang, Yibao Sun, Hongkun Cao, Ruqi Huang,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成のための高度にデプロイ可能なリアルタイム手法である。 ガウス数とレンダリング品質のトレードオフを連続的かつシーン非依存かつ応答性の高い制御軸にマッピングする制御指向最適化フレームワークであるControlGSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.741892790829507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) is a highly deployable real-time method for novel view synthesis. In practice, it requires a universal, consistent control mechanism that adjusts the trade-off between rendering quality and model compression without scene-specific tuning, enabling automated deployment across different device performances and communication bandwidths. In this work, we present ControlGS, a control-oriented optimization framework that maps the trade-off between Gaussian count and rendering quality to a continuous, scene-agnostic, and highly responsive control axis. Extensive experiments across a wide range of scene scales and types (from small objects to large outdoor scenes) demonstrate that, by adjusting a globally unified control hyperparameter, ControlGS can flexibly generate models biased toward either structural compactness or high fidelity, regardless of the specific scene scale or complexity, while achieving markedly higher rendering quality with the same or fewer Gaussians compared to potential competing methods. Project page: https://zhang-fengdi.github.io/ControlGS/
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成のための高度にデプロイ可能なリアルタイム手法である。 実際には、シーン固有のチューニングなしで、レンダリング品質とモデル圧縮のトレードオフを調整し、さまざまなデバイスパフォーマンスと通信帯域を自動デプロイする、普遍的で一貫した制御メカニズムが必要です。 本研究では,ガウス数とレンダリング品質のトレードオフを連続的かつシーン非依存かつ応答性の高い制御軸にマッピングする制御指向最適化フレームワークであるControlGSを提案する。 広い範囲のシーンスケールとタイプ(小さなオブジェクトから大きな屋外シーンまで)にわたる大規模な実験では、グローバルに統一された制御ハイパーパラメータを調整することで、コントロールGSは、特定のシーンスケールや複雑さに関わらず、構造的コンパクト性や高い忠実性に偏ったモデルを柔軟に生成できる一方で、潜在的に競合する手法と比較して、同じまたは少ないガウスのレンダリング品質を著しく向上できることを示した。 プロジェクトページ: https://zhang-fengdi.github.io/ControlGS/

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