論文の概要: Generalized non-exponential Gaussian splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.02887v2
• Date: Wed, 04 Mar 2026 12:56:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-05 14:47:28.980055
• Title: Generalized non-exponential Gaussian splatting
• Title（参考訳）: 一般化された非指数ガウススプラッティング
• Authors: Sébastien Speierer, Adrian Jarabo,
• Abstract要約: 我々は3Dガウススプラッティング(3DGS)を、より広い物理ベースのアルファブレンディング演算子の族に一般化する。 非指数放射移動に関する最近の研究から着想を得て、3DGSの画像形成モデルを非指数状態に一般化する。 これらの新しい非指数変種は、元の3DGSと同等の品質を達成できるが、オーバードリューの数を大幅に減少させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.012041506250243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work we generalize 3D Gaussian splatting (3DGS) to a wider family of physically-based alpha-blending operators. 3DGS has become the standard de-facto for radiance field rendering and reconstruction, given its flexibility and efficiency. At its core, it is based on alpha-blending sorted semitransparent primitives, which in the limit converges to the classic radiative transfer function with exponential transmittance. Inspired by recent research on non-exponential radiative transfer, we generalize the image formation model of 3DGS to non-exponential regimes. Based on this generalization, we use a quadratic transmittance to define sub-linear, linear, and super-linear versions of 3DGS, which exhibit faster-than-exponential decay. We demonstrate that these new non-exponential variants achieve similar quality than the original 3DGS but significantly reduce the number of overdraws, which result on speed-ups of up to $4\times$ in complex real-world captures, on a ray-tracing-based renderer.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3次元ガウススプラッティング(3DGS)を,より広い物理系をベースとしたアルファブレンディング作用素群に一般化する。 3DGSは、柔軟性と効率性から、放射界レンダリングと再構成の標準デファクトとなっている。 その中核は、アルファブレンディングソートされた半透明プリミティブに基づいており、その極限は指数的な透過率で古典的な放射伝達関数に収束する。 非指数放射移動に関する最近の研究から着想を得て、3DGSの画像形成モデルを非指数状態に一般化する。 この一般化に基づいて、我々は2次透過率を用いて3DGSのサブ線形、線形、超線形バージョンを定義し、より高速な指数減衰を示す。 これらの新しい非指数変種は、元の3DGSと同等の品質を達成できたが、オーバードリューの数が大幅に減少し、結果として、レイトレーシングベースのレンダラーにおいて、複雑な実世界のキャプチャにおいて最大4\times$のスピードアップが実現された。

関連論文リスト

• 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)
• UVGS: Reimagining Unstructured 3D Gaussian Splatting using UV Mapping [19.01740556604709]
  3D Gaussian Splatting (3DGS)は3Dオブジェクトやシーンのモデリングにおいて優れた品質を示している。 しかし、3DGSの生成は、その離散的、非構造的、置換不変の性質のため、依然として困難である。 球面マッピングを用いて3DGSをUVGSと呼ばれる構造化された2次元表現に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T21:46:30Z)
• DARB-Splatting: Generalizing Splatting with Decaying Anisotropic Radial Basis Functions [32.732154977447685]
  本稿では、ガウス関数の閉形式積分の利点を近似することにより、減衰異方性ラジアル基底関数(DARBF)のクラスがスプレイティングをサポートすることを示す。 トレーニング中の最大34%の高速化と,DARB再構成カーネル間でのメモリ消費の45%削減を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-21T18:49:06Z)
• 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)
• DyGASR: Dynamic Generalized Exponential Splatting with Surface Alignment for Accelerated 3D Mesh Reconstruction [1.2891210250935148]
  従来の3次元ガウス関数の代わりに一般化指数関数を用いて粒子数を減少させるDyGASRを提案する。 また,GSR(Generalized Surface Regularization)を導入し,各点雲の最小のスケーリングベクトルをゼロにする。 提案手法は既存の3DGSベースのメッシュ再構成手法を超越し,25%の高速化,30%のメモリ使用量の削減を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T03:19:57Z)
• 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)
• Gaussian Opacity Fields: Efficient Adaptive Surface Reconstruction in Unbounded Scenes [50.92217884840301]
  Gaussian Opacity Fields (GOF)は、シーンにおける効率的で高品質で適応的な表面再構成のための新しいアプローチである。 GOFは3Dガウスのレイトレーシングに基づくボリュームレンダリングに由来する。 GOFは、表面再構成と新しいビュー合成において、既存の3DGSベースの手法を超越している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T17:57:19Z)
• Spec-Gaussian: Anisotropic View-Dependent Appearance for 3D Gaussian Splatting [55.71424195454963]
  Spec-Gaussian は球面調和の代わりに異方性球面ガウス場を利用するアプローチである。 実験結果から,本手法はレンダリング品質の面で既存の手法を超越していることが示された。 この改良は、3D GSの適用性を高めて、特異面と異方面の複雑なシナリオを扱う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T17:22:15Z)
• GES: Generalized Exponential Splatting for Efficient Radiance Field Rendering [112.16239342037714]
  GES(Generalized Exponential Splatting)は、GEF(Generalized Exponential Function)を用いて3Dシーンをモデル化する斬新な表現である。 周波数変調損失の助けを借りて、GESは新規なビュー合成ベンチマークにおいて競合性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T17:32:50Z)
• LightGaussian: Unbounded 3D Gaussian Compression with 15x Reduction and 200+ FPS [55.85673901231235]
  光ガウシアン(LightGaussian)は、3次元ガウシアンをよりコンパクトなフォーマットに変換する方法である。 ネットワーク・プルーニングにインスパイアされたLightGaussianは、ガウシアンをシーン再構築において最小限のグローバルな重要性で特定した。 LightGaussian は 3D-GS フレームワークで FPS を 144 から 237 に上げながら,平均 15 倍の圧縮率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T21:39:20Z)

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。