論文の概要: Quantile Rendering: Efficiently Embedding High-dimensional Feature on 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20927v1
• Date: Wed, 24 Dec 2025 04:16:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-25 19:43:21.672614
• Title: Quantile Rendering: Efficiently Embedding High-dimensional Feature on 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 量子レンダリング:3次元ガウススプレイティングに高次元特徴を効果的に埋め込む
• Authors: Yoonwoo Jeong, Cheng Sun, Frank Wang, Minsu Cho, Jaesung Choe,
• Abstract要約: コンピュータビジョンの最近の進歩は、3Dガウススプラッティング(3D-GS)を活用して、OVS(Open-vocabulary segmentation)を3Dドメインに拡張することに成功している。 既存の方法はコードブックや特徴圧縮を採用しており、情報損失を引き起こし、セグメンテーションの品質が低下する。 本稿では,高忠実度を維持しながら高次元特徴を効率的に処理する3次元ガウスの新たなレンダリング戦略であるQuantile Rendering(Q-Render)を紹介する。 本フレームワークは,512次元特徴写像上での43.7倍の高速化でリアルタイムレンダリングを実現するとともに,最先端の手法よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.18697134979677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in computer vision have successfully extended Open-vocabulary segmentation (OVS) to the 3D domain by leveraging 3D Gaussian Splatting (3D-GS). Despite this progress, efficiently rendering the high-dimensional features required for open-vocabulary queries poses a significant challenge. Existing methods employ codebooks or feature compression, causing information loss, thereby degrading segmentation quality. To address this limitation, we introduce Quantile Rendering (Q-Render), a novel rendering strategy for 3D Gaussians that efficiently handles high-dimensional features while maintaining high fidelity. Unlike conventional volume rendering, which densely samples all 3D Gaussians intersecting each ray, Q-Render sparsely samples only those with dominant influence along the ray. By integrating Q-Render into a generalizable 3D neural network, we also propose Gaussian Splatting Network (GS-Net), which predicts Gaussian features in a generalizable manner. Extensive experiments on ScanNet and LeRF demonstrate that our framework outperforms state-of-the-art methods, while enabling real-time rendering with an approximate ~43.7x speedup on 512-D feature maps. Code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの最近の進歩は、3Dガウススプラッティング(3D-GS)を活用して、OVS(Open-vocabulary segmentation)を3Dドメインに拡張することに成功している。 この進歩にもかかわらず、オープン語彙クエリに必要な高次元機能を効率的にレンダリングすることは大きな課題である。 既存の方法はコードブックや特徴圧縮を採用しており、情報損失を引き起こし、セグメンテーションの品質が低下する。 この制限に対処するために、高忠実性を維持しながら高次元特徴を効率的に処理する3次元ガウスのための新しいレンダリング戦略であるQuantile Rendering (Q-Render)を導入する。 従来のボリュームレンダリングとは異なり、Qレンダーは各線に交差する3次元ガウシアン全てを密にサンプリングする。 また,Q-Renderを一般化可能な3次元ニューラルネットワークに統合することにより,ガウス的特徴を一般化可能な方法で予測するガウス的スプレイティングネットワーク(GS-Net)を提案する。 ScanNetとLeRFの大規模な実験により、我々のフレームワークは最先端の手法よりも優れており、512-D特徴マップ上で43.7倍の高速化でリアルタイムレンダリングを可能にしている。 コードは公開されます。

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