論文の概要: GaussianPOP: Principled Simplification Framework for Compact 3D Gaussian Splatting via Error Quantification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06830v1
- Date: Fri, 06 Feb 2026 16:17:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.476834
- Title: GaussianPOP: Principled Simplification Framework for Compact 3D Gaussian Splatting via Error Quantification
- Title（参考訳）: GaussianPOP: 誤り量子化によるコンパクトな3次元ガウス平滑化のための原理的単純化フレームワーク
- Authors: Soonbin Lee, Yeong-Gyu Kim, Simon Sasse, Tomas M. Borges, Yago Sanchez, Eun-Seok Ryu, Thomas Schierl, Cornelius Hellge,
- Abstract要約: GaussianPOPは、解析的ガウス誤差定量化に基づく、原則化された単純化フレームワークである。
高効率なアルゴリズムを導入することにより、本フレームワークは1つのフォワードパスで実用的なエラー計算を可能にする。
提案手法は,既存の最先端プルーニング手法を両アプリケーションシナリオで一貫して上回ることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.355982355439107
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing 3D Gaussian Splatting simplification methods commonly use importance scores, such as blending weights or sensitivity, to identify redundant Gaussians. However, these scores are not driven by visual error metrics, often leading to suboptimal trade-offs between compactness and rendering fidelity. We present GaussianPOP, a principled simplification framework based on analytical Gaussian error quantification. Our key contribution is a novel error criterion, derived directly from the 3DGS rendering equation, that precisely measures each Gaussian's contribution to the rendered image. By introducing a highly efficient algorithm, our framework enables practical error calculation in a single forward pass. The framework is both accurate and flexible, supporting on-training pruning as well as post-training simplification via iterative error re-quantification for improved stability. Experimental results show that our method consistently outperforms existing state-of-the-art pruning methods across both application scenarios, achieving a superior trade-off between model compactness and high rendering quality.
- Abstract（参考訳）: 既存の3Dガウススティングの簡易化法では、余剰ガウスを識別するために重み付けや感度などの重要なスコアを用いるのが一般的である。
しかし、これらのスコアは視覚的誤差のメトリクスによって駆動されるものではなく、しばしばコンパクト性とレンダリング忠実度の間の最適以下のトレードオフをもたらす。
本稿では,解析的ガウス誤差定量化に基づく基本的単純化フレームワークであるガウスPOPを提案する。
我々の重要な貢献は、3DGSレンダリング方程式から直接導かれる新しい誤差基準であり、各ガウスのレンダリング画像への寄与を正確に測定する。
高効率なアルゴリズムを導入することにより、本フレームワークは1つのフォワードパスで実用的なエラー計算を可能にする。
フレームワークは正確かつ柔軟であり、オントレーニングプルーニングをサポートし、安定性を向上させるために反復的エラー再定量化によるトレーニング後の単純化をサポートする。
実験結果から,本手法は両アプリケーションシナリオにまたがって既存の最先端プルーニング手法よりも優れており,モデルコンパクト性と高いレンダリング品質のトレードオフが優れていることがわかった。
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