論文の概要: Faster-GS: Analyzing and Improving Gaussian Splatting Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09999v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 17:22:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.704763
• Title: Faster-GS: Analyzing and Improving Gaussian Splatting Optimization
• Title（参考訳）: Faster-GS: ガウス分割最適化の解析と改善
• Authors: Florian Hahlbohm, Linus Franke, Martin Eisemann, Marcus Magnor,
• Abstract要約: 我々は,従来の3DGS研究から最も効果的で広く適用可能な戦略を統合し,評価する。 Faster-GSは、包括的なベンチマークスイートで評価する、厳格に最適化されたアルゴリズムを提供します。 我々の実験では、Faster-GSは視覚的品質を維持しながら、最大5ドル以上のトレーニングを達成できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2949520455740091
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in 3D Gaussian Splatting (3DGS) have focused on accelerating optimization while preserving reconstruction quality. However, many proposed methods entangle implementation-level improvements with fundamental algorithmic modifications or trade performance for fidelity, leading to a fragmented research landscape that complicates fair comparison. In this work, we consolidate and evaluate the most effective and broadly applicable strategies from prior 3DGS research and augment them with several novel optimizations. We further investigate underexplored aspects of the framework, including numerical stability, Gaussian truncation, and gradient approximation. The resulting system, Faster-GS, provides a rigorously optimized algorithm that we evaluate across a comprehensive suite of benchmarks. Our experiments demonstrate that Faster-GS achieves up to 5$\times$ faster training while maintaining visual quality, establishing a new cost-effective and resource efficient baseline for 3DGS optimization. Furthermore, we demonstrate that optimizations can be applied to 4D Gaussian reconstruction, leading to efficient non-rigid scene optimization.
• Abstract（参考訳）: 近年の3Dガウスめっき技術(3DGS)は, 復元品質を維持しつつ, 最適化の高速化に重点を置いている。 しかし、多くの提案手法は、基本的アルゴリズム修正や不確実性のための貿易性能と実装レベルの改善を絡み合わせることで、公正な比較を複雑にする断片化された研究環境を生み出した。 本研究では,従来の3DGS研究から最も効果的で広く適用可能な戦略を統合・評価し,いくつかの新しい最適化を施した。 さらに, 数値安定性, ガウストランケーション, 勾配近似など, フレームワークの未検討の側面についても検討する。 結果として得られたシステムであるFaster-GSは、包括的なベンチマークスイートで評価する厳格に最適化されたアルゴリズムを提供する。 我々の実験は,3DGS最適化のためのコスト効率と資源効率の新たなベースラインを確立しつつ,視覚的品質を維持しつつ,最大5ドル以上のトレーニングを達成できることを実証した。 さらに, 4次元ガウス再構成に最適化を適用することで, 効率の良い非剛体シーン最適化を実現することを実証した。

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