論文の概要: Speeding Up the Learning of 3D Gaussians with Much Shorter Gaussian Lists

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09277v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 07:03:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:24.114336
• Title: Speeding Up the Learning of 3D Gaussians with Much Shorter Gaussian Lists
• Title（参考訳）: より短いガウスリストによる3次元ガウス学習の高速化
• Authors: Jiaqi Liu, Zhizhong Han,
• Abstract要約: 画素の描画に使用するガウスリストを短くするために,新たなトレーニング戦略と損失を提案する。 具体的には、各ガウスのスケールを定期的にリセットすることで、各ガウスのサイズを縮小する。 また、アルファブレンディング法にエントロピー制約を導入し、それぞれの線に沿ってガウスの重量分布を鋭くする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.743765571852485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian splatting (3DGS) has become a vital tool for learning a radiance field from multiple posed images. Although 3DGS shows great advantages over NeRF in terms of rendering quality and efficiency, it remains a research challenge to further improve the efficiency of learning 3D Gaussians. To overcome this challenge, we propose novel training strategies and losses to shorten each Gaussian list used to render a pixel, which speeds up the splatting by involving fewer Gaussians along a ray. Specifically, we shrink the size of each Gaussian by resetting their scales regularly, encouraging smaller Gaussians to cover fewer nearby pixels, which shortens the Gaussian lists of pixels. Additionally, we introduce an entropy constraint on the alpha blending procedure to sharpen the weight distribution of Gaussians along each ray, which drives dominant weights larger while making minor weights smaller. As a result, each Gaussian becomes more focused on the pixels where it is dominant, which reduces its impact on nearby pixels, leading to even shorter Gaussian lists. Eventually, we integrate our method into a rendering resolution scheduler which further improves efficiency through progressive resolution increase. We evaluate our method by comparing it with state-of-the-art methods on widely used benchmarks. Our results show significant advantages over others in efficiency without sacrificing rendering quality.
• Abstract（参考訳）: 3次元ガウススプラッティング(3DGS)は複数のポーズ画像から放射場を学習するための重要なツールとなっている。 3DGSは、レンダリング品質と効率に関して、NeRFに対して大きな優位性を示しているが、3Dガウスの学習効率をさらに向上させる研究課題である。 この課題を克服するために、我々は、ピクセルの描画に使用するガウスリストを短くするため、新しいトレーニング戦略と損失を提案する。 具体的には、各ガウスのスケールを定期的にリセットすることで、各ガウスのサイズを縮小し、より小さなガウスがより少ない近傍のピクセルをカバーするように促し、ガウスのピクセルリストを短くする。 さらに,アルファブレンディング法にエントロピー制約を導入し,各線に沿ってガウスの重量分布を鋭くし,重みを小さくしながら支配的な重みをより大きくする。 その結果、それぞれのガウス語はより支配的なピクセルに焦点を合わせ、近隣のピクセルへの影響を減らし、より短いガウス語リストへと繋がる。 最終的に、我々の手法をレンダリング解像度スケジューラに統合し、プログレッシブ解像度の増大による効率の向上を図る。 提案手法は,広く使用されているベンチマークにおいて,最先端の手法と比較することによって評価する。 その結果,レンダリング品質を犠牲にすることなく,効率性において他者に対して大きな優位性を示した。

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