論文の概要: Gradient-Direction-Aware Density Control for 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09239v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 13:12:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.646533
• Title: Gradient-Direction-Aware Density Control for 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 3次元ガウス平板の勾配方向認識密度制御
• Authors: Zheng Zhou, Yu-Jie Xiong, Chun-Ming Xia, Jia-Chen Zhang, Hong-Jian Zhan,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、明示的なシーン表現による新規なビュー合成が著しく進歩している。 既存のアプローチは、複雑なシナリオで2つの重要な制限を示す。 本稿では勾配方向対応型適応密度制御フレームワークGDAGSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.234328187876289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The emergence of 3D Gaussian Splatting (3DGS) has significantly advanced novel view synthesis through explicit scene representation, enabling real-time photorealistic rendering. However, existing approaches manifest two critical limitations in complex scenarios: (1) Over-reconstruction occurs when persistent large Gaussians cannot meet adaptive splitting thresholds during density control. This is exacerbated by conflicting gradient directions that prevent effective splitting of these Gaussians; (2) Over-densification of Gaussians occurs in regions with aligned gradient aggregation, leading to redundant component proliferation. This redundancy significantly increases memory overhead due to unnecessary data retention. We present Gradient-Direction-Aware Gaussian Splatting (GDAGS), a gradient-direction-aware adaptive density control framework to address these challenges. Our key innovations: the gradient coherence ratio (GCR), computed through normalized gradient vector norms, which explicitly discriminates Gaussians with concordant versus conflicting gradient directions; and a nonlinear dynamic weighting mechanism leverages the GCR to enable gradient-direction-aware density control. Specifically, GDAGS prioritizes conflicting-gradient Gaussians during splitting operations to enhance geometric details while suppressing redundant concordant-direction Gaussians. Conversely, in cloning processes, GDAGS promotes concordant-direction Gaussian densification for structural completion while preventing conflicting-direction Gaussian overpopulation. Comprehensive evaluations across diverse real-world benchmarks demonstrate that GDAGS achieves superior rendering quality while effectively mitigating over-reconstruction, suppressing over-densification, and constructing compact scene representations with 50\% reduced memory consumption through optimized Gaussians utilization.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) の出現により、露骨なシーン表現による新しいビュー合成が大幅に進歩し、リアルタイムなフォトリアリスティックレンダリングが可能になった。 しかし、既存のアプローチでは複雑なシナリオにおいて2つの重要な制限が示される: 1) 過度な再構成は、密度制御中に大きなガウス人が適応的な分割しきい値に到達できない場合に起こる。 これは、これらのガウスの効果的な分裂を防ぐための勾配方向の矛盾によって悪化し、(2) ガウスの過剰な密度化は、整列した勾配の凝集を伴う領域で発生し、余剰成分の増殖をもたらす。 この冗長性は、不要なデータ保持によるメモリオーバーヘッドを大幅に増加させる。 これらの課題に対処するために、勾配方向対応適応密度制御フレームワークGDAGSを提案する。 我々の主要な革新は勾配コヒーレンス比 (GCR) であり、正規化された勾配ベクトルノルムによって計算され、これはガウスをコンコーダントと競合する勾配方向で明確に識別し、非線形動的重み付け機構はGCRを活用して勾配方向認識密度制御を可能にする。 特に、GDAGSは、分割操作中に矛盾する緩やかなガウスを優先順位付けし、余分なコンコーダント指向ガウスを抑えながら幾何学的詳細を強化する。 逆に、クローン化過程において、GDAGSはコンコーダント指向ガウス密度化を促進させ、コンコーダント指向ガウス人口増加を防ぐ。 GDAGSはオーバーコンストラクションを効果的に軽減し、オーバーデンシフィケーションを抑え、ガウスの最適化によるメモリ消費を50%削減したコンパクトなシーン表現を構築する。

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