論文の概要: From Volume Rendering to 3D Gaussian Splatting: Theory and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18101v1
- Date: Mon, 20 Oct 2025 20:52:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:12.619416
- Title: From Volume Rendering to 3D Gaussian Splatting: Theory and Applications
- Title（参考訳）: ボリュームレンダリングから3次元ガウススプラッティングへ:理論と応用
- Authors: Vitor Pereira Matias, Daniel Perazzo, Vinicius Silva, Alberto Raposo, Luiz Velho, Afonso Paiva, Tiago Novello,
- Abstract要約: このチュートリアルは、3DGSパイプラインの簡潔で包括的な概要を提供する。
最初はその定式化から始まり、その限界に対処する主な取り組みを探求する。
表面再構成,アバターモデリング,アニメーション,コンテンツ生成に3DGSを利用するアプリケーションについて調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.318207476146788
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The problem of 3D reconstruction from posed images is undergoing a fundamental transformation, driven by continuous advances in 3D Gaussian Splatting (3DGS). By modeling scenes explicitly as collections of 3D Gaussians, 3DGS enables efficient rasterization through volumetric splatting, offering thus a seamless integration with common graphics pipelines. Despite its real-time rendering capabilities for novel view synthesis, 3DGS suffers from a high memory footprint, the tendency to bake lighting effects directly into its representation, and limited support for secondary-ray effects. This tutorial provides a concise yet comprehensive overview of the 3DGS pipeline, starting from its splatting formulation and then exploring the main efforts in addressing its limitations. Finally, we survey a range of applications that leverage 3DGS for surface reconstruction, avatar modeling, animation, and content generation-highlighting its efficient rendering and suitability for feed-forward pipelines.
- Abstract（参考訳）: ポーズ画像からの3D再構成の問題は、3Dガウススプラッティング(3DGS)の連続的な進歩によって根本的変換が進められている。
3D Gaussianのコレクションとして明示的にシーンをモデル化することにより、3DGSはボリュームスプラッティングによる効率的なラスタライズを可能にし、一般的なグラフィックスパイプラインとのシームレスな統合を提供する。
3DGSは、新しいビュー合成のためのリアルタイムレンダリング機能にもかかわらず、高いメモリフットプリント、照明効果を直接表現する傾向、二次光効果の限られたサポートに悩まされている。
このチュートリアルは、3DGSパイプラインの簡潔かつ包括的な概要を提供する。
最後に, 3DGSを表面再構成, アバターモデリング, アニメーション, コンテンツ生成に活用する様々なアプリケーションを調査し, その効率的なレンダリングとフィードフォワードパイプラインへの適合性について検討する。
関連論文リスト
- 3DGabSplat: 3D Gabor Splatting for Frequency-adaptive Radiance Field Rendering [50.04967868036964]
3D Gaussian Splatting(3DGS)は、高忠実なノベルビュー合成を維持しながらリアルタイムレンダリングを実現している。
複数方向の3次元周波数応答を持つ新規な3次元ガボルベースプリミティブを組み込んだ3次元ガボルスプレート(3DGabSplat)を提案する。
我々は3D以上の1.35dBRゲインを実現し、同時にプリミティブメモリ消費量を削減した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-07T12:49:44Z) - EVolSplat: Efficient Volume-based Gaussian Splatting for Urban View Synthesis [61.1662426227688]
既存のNeRFおよび3DGSベースの手法は、フォトリアリスティックレンダリングを実現する上で有望な結果を示すが、スローでシーンごとの最適化が必要である。
本稿では,都市景観を対象とした効率的な3次元ガウススプレイティングモデルEVolSplatを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-26T02:47:27Z) - Lightweight Gradient-Aware Upscaling of 3D Gaussian Splatting Images [2.506624215459612]
3DGSと比較すると、レンダリング速度が大幅に向上し、3DGSの再構築でよく見られるアーティファクトが削減される。
本手法は,低解像度の3DGSレンダリングを高速化し,コストを極端に増大させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-18T11:42:52Z) - Does 3D Gaussian Splatting Need Accurate Volumetric Rendering? [8.421214057144569]
3D Gaussian Splatting (3DGS) は撮影シーンの3D表現を学習するための重要な参照手法である。
3DGSに先立つNeRFは、レンダリングのための原則的なレイマーチングアプローチに基づいている。
元の3DGSソリューションで用いられる様々な近似と仮定を詳細に分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-26T17:11:26Z) - Beyond Gaussians: Fast and High-Fidelity 3D Splatting with Linear Kernels [51.08794269211701]
本稿では,ガウスカーネルを線形カーネルに置き換えて,よりシャープで高精度な結果を得る3Dリニアスティング(DLS)を提案する。
3DLSは、最先端の忠実さと正確さを示し、ベースライン3DGSよりも30%のFPS改善を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-19T11:59:54Z) - 3DGS-Enhancer: Enhancing Unbounded 3D Gaussian Splatting with View-consistent 2D Diffusion Priors [13.191199172286508]
新規ビュー合成は、複数の入力画像やビデオからシーンの新しいビューを生成することを目的としている。
3DGS-Enhancerは、3DGS表現の表現品質を向上させるための新しいパイプラインである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T17:59:09Z) - WE-GS: An In-the-wild Efficient 3D Gaussian Representation for Unconstrained Photo Collections [8.261637198675151]
制約のない写真コレクションからの新規ビュー合成(NVS)は、コンピュータグラフィックスでは困難である。
写真コレクションからのシーン再構築のための効率的なポイントベース微分可能レンダリングフレームワークを提案する。
提案手法は、新しいビューのレンダリング品質と、高収束・レンダリング速度の外観合成において、既存のアプローチよりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-04T15:17:37Z) - SAGD: Boundary-Enhanced Segment Anything in 3D Gaussian via Gaussian Decomposition [66.56357905500512]
3Dガウススプラッティングは、新しいビュー合成のための代替の3D表現として登場した。
SAGDは3D-GSのための概念的にシンプルで効果的な境界拡張パイプラインである。
提案手法は粗い境界問題なく高品質な3Dセグメンテーションを実現し,他のシーン編集作業にも容易に適用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-31T14:19:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。