論文の概要: GRTX: Efficient Ray Tracing for 3D Gaussian-Based Rendering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20429v1
- Date: Wed, 28 Jan 2026 09:37:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-29 15:46:06.882226
- Title: GRTX: Efficient Ray Tracing for 3D Gaussian-Based Rendering
- Title（参考訳）: GRTX:3Dガウスベースのレンダリングのための効率的なレイトレーシング
- Authors: Junseo Lee, Sangyun Jeon, Jungi Lee, Junyong Park, Jaewoong Sim,
- Abstract要約: GRTXは,3次元ガウスレンダリングのための効率的なレイトレーシングを実現するソフトウェアとハードウェアの最適化である。
まず、ガウス原始体に対する合理化加速構造を構築するための新しい手法を提案する。
第2に、レイトレーシングユニット内のチェックポインティングのための専用ハードウェアサポートを提案する。
評価の結果,GRTXはハードウェアコストが無視できるベースラインに比べてレイトレーシング性能が著しく向上していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.541956402929217
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting has gained widespread adoption across diverse applications due to its exceptional rendering performance and visual quality. While most existing methods rely on rasterization to render Gaussians, recent research has started investigating ray tracing approaches to overcome the fundamental limitations inherent in rasterization. However, current Gaussian ray tracing methods suffer from inefficiencies such as bloated acceleration structures and redundant node traversals, which greatly degrade ray tracing performance. In this work, we present GRTX, a set of software and hardware optimizations that enable efficient ray tracing for 3D Gaussian-based rendering. First, we introduce a novel approach for constructing streamlined acceleration structures for Gaussian primitives. Our key insight is that anisotropic Gaussians can be treated as unit spheres through ray space transformations, which substantially reduces BVH size and traversal overhead. Second, we propose dedicated hardware support for traversal checkpointing within ray tracing units. This eliminates redundant node visits during multi-round tracing by resuming traversal from checkpointed nodes rather than restarting from the root node in each subsequent round. Our evaluation shows that GRTX significantly improves ray tracing performance compared to the baseline ray tracing method with a negligible hardware cost.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splattingは、異常なレンダリング性能と視覚的品質のために、様々なアプリケーションで広く採用されている。
既存の手法のほとんどはラスタ化に頼っているが、近年の研究はラスタ化に固有の基本的な限界を克服するためのレイトレーシングアプローチの研究を始めている。
しかし、現在のガウス線トレーシング手法は、肥大化加速構造や冗長ノードトラバースなどの非効率性に悩まされ、レイトレーシング性能は大幅に低下する。
本稿では,GRTXについて述べる。GRTXは3次元ガウスレンダリングのための効率的なレイトレーシングを実現するソフトウェアとハードウェアの最適化である。
まず、ガウス原始体に対する合理化加速構造を構築するための新しい手法を提案する。
我々の重要な洞察は、異方性ガウスは光空間変換によって単位球として扱うことができ、それによってBVHのサイズと軌道上のオーバーヘッドが大幅に減少するということである。
第2に、レイトレーシングユニット内でのトラバースチェックポイントのための専用ハードウェアサポートを提案する。
これにより、後続のラウンドでルートノードから再起動するのではなく、チェックポイントされたノードからのトラバースを再開することで、マルチラウンドトレース中の冗長なノード訪問を排除できる。
評価の結果,GRTXは,ハードウェアコストが無視できるベースラインレイトレーシング法に比べて,レイトレーシング性能が著しく向上していることがわかった。
関連論文リスト
- Augmented Radiance Field: A General Framework for Enhanced Gaussian Splatting [16.088036048557914]
3D Gaussian Splatting (3DGS) が放射場再構成の先駆的手法として登場している。
本稿では、ビュー依存不透明性による特異効果を明示的にモデル化する拡張ガウスカーネルを提案する。
我々の手法は、レンダリング性能において最先端のNeRF法を超えるだけでなく、パラメータ効率も向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-23T14:55:31Z) - Quantile Rendering: Efficiently Embedding High-dimensional Feature on 3D Gaussian Splatting [52.18697134979677]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-24T04:16:18Z) - UTrice: Unifying Primitives in Differentiable Ray Tracing and Rasterization via Triangles for Particle-Based 3D Scenes [1.633289883726582]
レイトレーシング3Dガウス粒子は、視野屈折深度やフレキシブルカメラモデリングなどの現実的な効果を実現する。
既存の手法は、複雑な中間メッシュの構築と高価なテストの実行を必要とする三角形幾何学を通してガウスをトレースする。
本稿では,三角線トレーシングパイプラインを提案する。このパイプラインは,三角線をプロキシ幾何学に頼らずにプリミティブをレンダリングする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-04T03:33:10Z) - Pseudo Depth Meets Gaussian: A Feed-forward RGB SLAM Baseline [64.42938561167402]
本稿では,3次元ガウス型SLAMとフィードフォワードリカレント予測モジュールを組み合わせたオンライン3次元再構成手法を提案する。
このアプローチは、遅いテスト時間の最適化を高速なネットワーク推論に置き換え、トラッキング速度を大幅に改善する。
提案手法は,最先端のSplaTAMと同等の性能を示しながら,追跡時間を90%以上削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-06T16:16:58Z) - Gaussian Herding across Pens: An Optimal Transport Perspective on Global Gaussian Reduction for 3DGS [13.03299802566674]
3DGSは、放射場レンダリングの強力な技術として登場したが、通常は数百万の冗長なガウスプリミティブを必要とする。
本稿では,グローバルなガウス混合還元として3DGSのコンパクト化を推し進める,新しい最適輸送視点を提案する。
本手法は,バニラおよび加速3DGSパイプラインの任意の段階に適用可能であり,軽量なニューラルレンダリングへの効率的かつ非依存的な経路を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-11T09:04:44Z) - 3DGEER: Exact and Efficient Volumetric Rendering with 3D Gaussians [15.776720879897345]
本稿では3DGEER(Exact and Efficient Volumetric Gaussian Rendering method)を紹介する。
提案手法は従来手法を一貫して上回り, リアルタイムなニューラルレンダリングにおける新しい最先端技術を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-29T22:52:51Z) - RaySplats: Ray Tracing based Gaussian Splatting [6.808029514985239]
3D Gaussian Splatting(3DGS)は、2D画像から直接3Dオブジェクトを作成することができるプロセスである。
本稿では,レイトレーシングをベースとしたSplattingモデルであるRaySplatsを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-31T15:05:06Z) - 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) - 3D Gaussian Ray Tracing: Fast Tracing of Particle Scenes [50.36933474990516]
本研究は, 粒子のトレーシング, 境界体積階層の構築, 高性能なレイトレーシングハードウェアを用いた各画素のレイキャストについて考察する。
半透明粒子の多量処理を効率的に行うために,有界メッシュで粒子をカプセル化するアルゴリズムについて述べる。
実験は、我々のアプローチの速度と精度、およびコンピュータグラフィックスとビジョンにおけるいくつかの応用を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T17:59:30Z) - R$^2$-Gaussian: Rectifying Radiative Gaussian Splatting for Tomographic Reconstruction [53.19869886963333]
3次元ガウススプラッティング(3DGS)は画像のレンダリングと表面再構成において有望な結果を示した。
本稿では,Sparse-viewトモグラフィ再構成のための3DGSベースのフレームワークであるR2$-Gaussianを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-31T08:39:02Z) - GIR: 3D Gaussian Inverse Rendering for Relightable Scene Factorization [62.13932669494098]
本稿では,3次元ガウス表現を用いた3次元ガウス逆レンダリング(GIR)手法を提案する。
最短固有ベクトルを用いて各3次元ガウスの正規性を計算する。
我々は3次元ガウシアン毎に方向対応の放射光を格納し、多重バウンス光輸送を近似するために二次照明をアンタングルするために、効率的なボクセルベースの間接照明追跡方式を採用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-08T16:05:15Z)
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。