論文の概要: Triangle Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19175v1
• Date: Sun, 25 May 2025 14:47:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.95351
• Title: Triangle Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering
• Title（参考訳）: 実時間ラジアンスフィールドレンダリングのための三角形平滑化
• Authors: Jan Held, Renaud Vandeghen, Adrien Deliege, Abdullah Hamdi, Silvio Giancola, Anthony Cioppa, Andrea Vedaldi, Bernard Ghanem, Andrea Tagliasacchi, Marc Van Droogenbroeck,
• Abstract要約: 我々は、エンドツーエンドの勾配によって直接三角形を最適化する微分可能を開発する。 一般的な2次元および3次元ガウススプラッティング法と比較すると,本手法は高い視覚的忠実度,より高速な収束,レンダリングスループットの向上を実現している。 textitGardenのシーンでは、オフザシェルフメッシュを使用して1280x720の解像度で2,400 FPSを達成しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.8143602720977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of computer graphics was revolutionized by models such as Neural Radiance Fields and 3D Gaussian Splatting, displacing triangles as the dominant representation for photogrammetry. In this paper, we argue for a triangle comeback. We develop a differentiable renderer that directly optimizes triangles via end-to-end gradients. We achieve this by rendering each triangle as differentiable splats, combining the efficiency of triangles with the adaptive density of representations based on independent primitives. Compared to popular 2D and 3D Gaussian Splatting methods, our approach achieves higher visual fidelity, faster convergence, and increased rendering throughput. On the Mip-NeRF360 dataset, our method outperforms concurrent non-volumetric primitives in visual fidelity and achieves higher perceptual quality than the state-of-the-art Zip-NeRF on indoor scenes. Triangles are simple, compatible with standard graphics stacks and GPU hardware, and highly efficient: for the \textit{Garden} scene, we achieve over 2,400 FPS at 1280x720 resolution using an off-the-shelf mesh renderer. These results highlight the efficiency and effectiveness of triangle-based representations for high-quality novel view synthesis. Triangles bring us closer to mesh-based optimization by combining classical computer graphics with modern differentiable rendering frameworks. The project page is https://trianglesplatting.github.io/
• Abstract（参考訳）: コンピュータグラフィックスの分野はニューラル・ラディアンス・フィールドや3次元ガウス・スプラッティングといったモデルによって革新され、トライアングルをフォトグラムの代表的な表現として置き換えた。 本稿では,三角形の逆戻りについて論じる。 我々は、エンドツーエンドの勾配によって三角形を直接最適化する微分可能なレンダラを開発した。 我々は、各三角形を微分可能なスプレートとしてレンダリングし、三角形の効率と独立プリミティブに基づく表現の適応密度を組み合わせた。 一般的な2次元および3次元ガウススプラッティング法と比較すると,本手法は高い視覚的忠実度,より高速な収束,レンダリングスループットの向上を実現している。 Mip-NeRF360データセットにおいて,本手法は視覚的不揮発性プリミティブよりも優れ,室内シーンにおける最先端のZip-NeRFよりも高い知覚品質を実現する。 トライアングルは単純で、標準のグラフィックススタックやGPUハードウェアと互換性があり、非常に効率的な: \textit{Garden}のシーンでは、オフザシェルメッシュレンダラーを使用して1280x720の解像度で2,400 FPSを達成します。 これらの結果は,高品質な新規ビュー合成のための三角形表現の有効性と有効性を強調した。 トライアングルは、古典的なコンピュータグラフィックスとモダンな差別化可能なレンダリングフレームワークを組み合わせることで、メッシュベースの最適化に近づきます。 プロジェクトページはhttps://trianglesplatting.github.io/です。

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