論文の概要: Drop-In Perceptual Optimization for 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23297v1
- Date: Mon, 23 Mar 2026 17:42:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.547949
- Title: Drop-In Perceptual Optimization for 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: 3次元ガウス平板のドロップイン知覚最適化
- Abstract要約: 我々は、複数のデータセットと3DGSフレームワークにまたがる39,320のペアワイドレーティングを含む、3DGSに関する、人類初の大規模主観的研究を行う。
WD-R と呼ばれる Wsserstein Distortion の正規化バージョンが明確な勝者として登場し、高いスプラ数を得ることなく細かいテクスチャを回復できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6849677514571988
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite their output being ultimately consumed by human viewers, 3D Gaussian Splatting (3DGS) methods often rely on ad-hoc combinations of pixel-level losses, resulting in blurry renderings. To address this, we systematically explore perceptual optimization strategies for 3DGS by searching over a diverse set of distortion losses. We conduct the first-of-its-kind large-scale human subjective study on 3DGS, involving 39,320 pairwise ratings across several datasets and 3DGS frameworks. A regularized version of Wasserstein Distortion, which we call WD-R, emerges as the clear winner, excelling at recovering fine textures without incurring a higher splat count. WD-R is preferred by raters more than $2.3\times$ over the original 3DGS loss, and $1.5\times$ over current best method Perceptual-GS. WD-R also consistently achieves state-of-the-art LPIPS, DISTS, and FID scores across various datasets, and generalizes across recent frameworks, such as Mip-Splatting and Scaffold-GS, where replacing the original loss with WD-R consistently enhances perceptual quality within a similar resource budget (number of splats for Mip-Splatting, model size for Scaffold-GS), and leads to reconstructions being preferred by human raters $1.8\times$ and $3.6\times$, respectively. We also find that this carries over to the task of 3DGS scene compression, with $\approx 50\%$ bitrate savings for comparable perceptual metric performance.
- Abstract（参考訳）: 出力は最終的に人間の視聴者によって消費されるが、3Dガウススプラッティング(3DGS)の手法は、しばしばピクセルレベルの損失のアドホックな組み合わせに依存し、ぼやけたレンダリングをもたらす。
そこで本研究では,多種多様な歪み損失を探索することにより,3DGSの知覚的最適化戦略を体系的に検討する。
我々は、複数のデータセットと3DGSフレームワークにまたがる39,320のペアワイドレーティングを含む、3DGSに関する、人類初の大規模主観的研究を行う。
WD-R と呼ばれる Wsserstein Distortion の正規化バージョンが明確な勝者として登場し、高いスプラ数を得ることなく細かいテクスチャを回復できる。
WD-Rはオリジナルの3DGSの損失よりも2.3\times$、現在のPerceptual-GSよりも1.5\times$が好まれる。
また、WD-Rは、様々なデータセットにわたる最先端LPIPS、disTS、FIDスコアを一貫して達成し、Mip-SplattingやScaffold-GSといった最近のフレームワークを一般化し、WD-Rに置き換えることで、類似のリソース予算内での知覚的品質(Mip-Splattingのスプラット数、Scaffold-GSのモデルサイズ)が一貫して向上し、それぞれ1.8\times$と3.6\times$が好まれる。
また、これは3DGSシーン圧縮のタスクにつながり、$\approx 50\%$ bitrate saves for comparable perceptual metric performance。
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