論文の概要: GDGS: 3D Gaussian Splatting Via Geometry-Guided Initialization And Dynamic Density Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.00363v1
- Date: Tue, 01 Jul 2025 01:29:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.153684
- Title: GDGS: 3D Gaussian Splatting Via Geometry-Guided Initialization And Dynamic Density Control
- Title（参考訳）: GDGS: 幾何学誘導初期化と動的密度制御による3次元ガウス散乱
- Authors: Xingjun Wang, Lianlei Shan,
- Abstract要約: Gaussian Splattingは、リアルタイムのパフォーマンスをサポートしながら、リアルな画像をレンダリングする代替手段である。
本稿では,初期化,最適化,密度制御における課題に対処するため,3次元ガウス分割法(3DGS)citeKerbl2023を提案する。
提案手法は,高忠実度画像をリアルタイムにレンダリングすることで,最先端の手法に匹敵する,あるいは優れた結果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.91367883100748
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a method to enhance 3D Gaussian Splatting (3DGS)~\cite{Kerbl2023}, addressing challenges in initialization, optimization, and density control. Gaussian Splatting is an alternative for rendering realistic images while supporting real-time performance, and it has gained popularity due to its explicit 3D Gaussian representation. However, 3DGS heavily depends on accurate initialization and faces difficulties in optimizing unstructured Gaussian distributions into ordered surfaces, with limited adaptive density control mechanism proposed so far. Our first key contribution is a geometry-guided initialization to predict Gaussian parameters, ensuring precise placement and faster convergence. We then introduce a surface-aligned optimization strategy to refine Gaussian placement, improving geometric accuracy and aligning with the surface normals of the scene. Finally, we present a dynamic adaptive density control mechanism that adjusts Gaussian density based on regional complexity, for visual fidelity. These innovations enable our method to achieve high-fidelity real-time rendering and significant improvements in visual quality, even in complex scenes. Our method demonstrates comparable or superior results to state-of-the-art methods, rendering high-fidelity images in real time.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,初期化,最適化,密度制御における課題に対処するため,3次元ガウススティング(3DGS)~\cite{Kerbl2023}を提案する。
Gaussian Splattingはリアルタイムパフォーマンスをサポートしながらリアルな画像をレンダリングする代替手段であり、その明示的な3Dガウス表現によって人気を博している。
しかし、3DGSは正確な初期化に大きく依存しており、未構造化ガウス分布を順序曲面に最適化する困難に直面している。
最初の重要な貢献は幾何学誘導初期化であり、ガウスのパラメータを予測し、正確な配置とより高速な収束を保証する。
次に、ガウス配置を洗練させ、幾何的精度を改善し、シーンの表面正規と整合する曲面整合最適化戦略を導入する。
最後に,局所的複雑性に基づいてガウス密度を調整する動的適応密度制御機構について述べる。
これらの革新により,複雑なシーンであっても,高忠実なリアルタイムレンダリングを実現し,視覚的品質を大幅に向上させることができる。
提案手法は,高忠実度画像をリアルタイムにレンダリングすることで,最先端の手法に匹敵する,あるいは優れた結果を示す。
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