論文の概要: Fourier Splatting: Generalized Fourier encoded primitives for scalable radiance fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19834v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 10:23:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.105293
• Title: Fourier Splatting: Generalized Fourier encoded primitives for scalable radiance fields
• Title（参考訳）: Fourier Splatting:スケーラブルな放射場のための一般化されたフーリエ符号化プリミティブ
• Authors: Mihnea-Bogdan Jurca, Bert Van hauwermeiren, Adrian Munteanu,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は明示的なプリミティブ化によるリアルタイムレンダリングを実現する。 本稿では、放射場レンダリングのための最初の本質的にスケーラブルなプリミティブを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.929146605055042
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Novel view synthesis has recently been revolutionized by 3D Gaussian Splatting (3DGS), which enables real-time rendering through explicit primitive rasterization. However, existing methods tie visual fidelity strictly to the number of primitives: quality downscaling is achieved only through pruning primitives. We propose the first inherently scalable primitive for radiance field rendering. Fourier Splatting employs scalable primitives with arbitrary closed shapes obtained by parameterizing planar surfels with Fourier encoded descriptors. This formulation allows a single trained model to be rendered at varying levels of detail simply by truncating Fourier coefficients at runtime. To facilitate stable optimization, we employ a straight-through estimator for gradient extension beyond the primitive boundary, and introduce HYDRA, a densification strategy that decomposes complex primitives into simpler constituents within the MCMC framework. Our method achieves state-of-the-art rendering quality among planar-primitive frameworks and comparable perceptual metrics compared to leading volumetric representations on standard benchmarks, providing a versatile solution for bandwidth-constrained high-fidelity rendering.
• Abstract（参考訳）: 新たなビュー合成は、3Dガウススプラッティング(3DGS)によって革新され、明示的な原始ラスタ化によるリアルタイムレンダリングが可能になった。 しかし、既存の手法は、視覚的忠実度をプリミティブの数に厳密に結びつける:品質のダウンスケーリングはプリミティブを刈り取ることでのみ達成される。 本稿では、放射場レンダリングのための最初の本質的にスケーラブルなプリミティブを提案する。 Fourier Splattingは、任意の閉じた形状を持つスケーラブルなプリミティブをフーリエ符号化記述子でパラメータ化することによって得られる。 この定式化により、単一の訓練されたモデルを、実行時にフーリエ係数をトラッカーすることで、様々な詳細レベルでレンダリングすることができる。 安定な最適化を容易にするため,プリミティブ境界を越えた勾配拡張のためのストレートスルー推定器を用い,複雑なプリミティブをMCMCフレームワーク内の単純な構成成分に分解する密度化戦略であるHYDRAを導入する。 提案手法は,標準ベンチマークにおける主要なボリューム表現と比較して,平面プライミティブなフレームワークと同等の知覚的指標間の最先端のレンダリング品質を達成し,帯域幅制約付き高忠実なレンダリングのための汎用的なソリューションを提供する。

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