論文の概要: FlexGS: Train Once, Deploy Everywhere with Many-in-One Flexible 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04174v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 17:17:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.488595
• Title: FlexGS: Train Once, Deploy Everywhere with Many-in-One Flexible 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: FlexGS: 一度にトレーニングし、どこでもデプロイできる、フレキシブルな3Dガウス版
• Authors: Hengyu Liu, Yuehao Wang, Chenxin Li, Ruisi Cai, Kevin Wang, Wuyang Li, Pavlo Molchanov, Peihao Wang, Zhangyang Wang,
• Abstract要約: 3Dガウススプラッティング(3DGS)は、3Dシーン表現や新しいビュー合成に様々な応用を可能にしている。 従来のアプローチでは、重要でないガウス人を刈り取ることに重点を置いており、3DGSを効果的に圧縮している。 本稿では3DGSの弾性推論手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.97160965244424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian splatting (3DGS) has enabled various applications in 3D scene representation and novel view synthesis due to its efficient rendering capabilities. However, 3DGS demands relatively significant GPU memory, limiting its use on devices with restricted computational resources. Previous approaches have focused on pruning less important Gaussians, effectively compressing 3DGS but often requiring a fine-tuning stage and lacking adaptability for the specific memory needs of different devices. In this work, we present an elastic inference method for 3DGS. Given an input for the desired model size, our method selects and transforms a subset of Gaussians, achieving substantial rendering performance without additional fine-tuning. We introduce a tiny learnable module that controls Gaussian selection based on the input percentage, along with a transformation module that adjusts the selected Gaussians to complement the performance of the reduced model. Comprehensive experiments on ZipNeRF, MipNeRF and Tanks\&Temples scenes demonstrate the effectiveness of our approach. Code is available at https://flexgs.github.io.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian splatting (3DGS) は、3Dシーン表現や新しいビュー合成の様々な応用を可能にしている。 しかし、3DGSは比較的大きなGPUメモリを必要としており、計算リソースが制限されたデバイスでの使用を制限する。 従来のアプローチでは、重要でないガウスの刈り取り、効果的に3DGSを圧縮するが、しばしば微調整の段階を必要とし、異なるデバイスの特定のメモリ要求への適応性に欠けていた。 本研究では3DGSの弾性推定法を提案する。 所望のモデルサイズに対する入力が与えられた場合,提案手法はガウスのサブセットを選択し,変換する。 入力パーセンテージに基づいてガウス選択を制御する小さな学習可能なモジュールと、選択したガウスを調整して縮小モデルの性能を補完する変換モジュールを導入する。 ZipNeRF, MipNeRF, Tanks\&Temples シーンの総合的な実験により, 本手法の有効性が示された。 コードはhttps://flexgs.github.io.comで入手できる。

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