論文の概要: GSCache: Real-Time Radiance Caching for Volume Path Tracing using 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19718v2
- Date: Sat, 02 Aug 2025 23:59:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 14:07:57.687691
- Title: GSCache: Real-Time Radiance Caching for Volume Path Tracing using 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: GSCache:3Dガウス法によるボリュームパス追跡のためのリアルタイムラジアンキャッシュ
- Authors: David Bauer, Qi Wu, Hamid Gadirov, Kwan-Liu Ma,
- Abstract要約: 科学的可視化において、ボリュームレンダリングは、研究者が複雑な3Dデータを解析し解釈するのを助ける重要な役割を担っている。
最も顕著な問題の1つは、モンテカルロ統合によるレンダリング性能の遅さと高いピクセル分散である。
本稿では,パストレースボリュームレンダリングのための新しいラジアンスキャッシング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.663435131370264
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Real-time path tracing is rapidly becoming the standard for rendering in entertainment and professional applications. In scientific visualization, volume rendering plays a crucial role in helping researchers analyze and interpret complex 3D data. Recently, photorealistic rendering techniques have gained popularity in scientific visualization, yet they face significant challenges. One of the most prominent issues is slow rendering performance and high pixel variance caused by Monte Carlo integration. In this work, we introduce a novel radiance caching approach for path-traced volume rendering. Our method leverages advances in volumetric scene representation and adapts 3D Gaussian splatting to function as a multi-level, path-space radiance cache. This cache is designed to be trainable on the fly, dynamically adapting to changes in scene parameters such as lighting configurations and transfer functions. By incorporating our cache, we achieve less noisy, higher-quality images without increasing rendering costs. To evaluate our approach, we compare it against a baseline path tracer that supports uniform sampling and next-event estimation and the state-of-the-art for neural radiance caching. Through both quantitative and qualitative analyses, we demonstrate that our path-space radiance cache is a robust solution that is easy to integrate and significantly enhances the rendering quality of volumetric visualization applications while maintaining comparable computational efficiency.
- Abstract（参考訳）: リアルタイムパストレースは、エンターテイメントやプロフェッショナルアプリケーションにおけるレンダリングの標準になりつつある。
科学的可視化において、ボリュームレンダリングは、研究者が複雑な3Dデータを解析し解釈するのを助ける重要な役割を担っている。
近年, 科学的可視化技術としてフォトリアリスティックレンダリング技術が普及しているが, 重大な課題に直面している。
最も顕著な問題の1つは、モンテカルロ統合によるレンダリング性能の遅さと高いピクセル分散である。
本研究では,パストレースボリュームレンダリングのための新しいラディアンスキャッシング手法を提案する。
本手法は,ボリュームシーン表現の進歩を活用し,マルチレベルパス空間ラディアンスキャッシュとして機能するために3次元ガウススプラッティングを適用する。
このキャッシュは、オンザフライでトレーニングできるように設計されており、照明設定や転送機能などのシーンパラメータの変化に動的に適応する。
キャッシュを組み込むことで、レンダリングコストを増大させることなく、ノイズが少なく、高品質な画像を実現できる。
提案手法を評価するために,一様サンプリングと次点推定をサポートするベースラインパストレーサと,ニューラルラディアンスキャッシングの最先端技術との比較を行った。
定量的および定性的な解析により,我々のパス空間ラディアンスキャッシュは,計算効率を同等に保ちながら,ボリューム視覚化アプリケーションのレンダリング品質を向上し,統合が容易な堅牢なソリューションであることを実証する。
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