論文の概要: Stochastic Ray Tracing for the Reconstruction of 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23637v2
• Date: Thu, 26 Mar 2026 12:01:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 13:32:29.970803
• Title: Stochastic Ray Tracing for the Reconstruction of 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 3次元ガウス切削再建のための確率的レイトレーシング
• Authors: Peiyu Xu, Xin Sun, Krishna Mullia, Raymond Fei, Iliyan Georgiev, Shuang Zhao,
• Abstract要約: レイトレーシング3DGSの識別可能なソートフリーな定式化について述べる。 標準的な3DGSでは,ソートに基づく3DGSの再現品質と高速化が一致している。 3DGSでは、同じ推定器が、完全に光線を照射したシャドウ線で、ガウスあたりのシェーディングを駆動する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.614076961940647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ray-tracing-based 3D Gaussian splatting (3DGS) methods overcome the limitations of rasterization -- rigid pinhole camera assumptions, inaccurate shadows, and lack of native reflection or refraction -- but remain slower due to the cost of sorting all intersecting Gaussians along every ray. Moreover, existing ray-tracing methods still rely on rasterization-style approximations such as shadow mapping for relightable scenes, undermining the generality that ray tracing promises. We present a differentiable, sorting-free stochastic formulation for ray-traced 3DGS -- the first framework that uses stochastic ray tracing to both reconstruct and render standard and relightable 3DGS scenes. At its core is an unbiased Monte Carlo estimator for pixel-color gradients that evaluates only a small sampled subset of Gaussians per ray, bypassing the need for sorting. For standard 3DGS, our method matches the reconstruction quality and speed of rasterization-based 3DGS while substantially outperforming sorting-based ray tracing. For relightable 3DGS, the same stochastic estimator drives per-Gaussian shading with fully ray-traced shadow rays, delivering notably higher reconstruction fidelity than prior work.
• Abstract（参考訳）: レイトレーシングベースの3Dガウシアンスプラッティング(3DGS)手法は、ラスタ化の限界を克服する - 堅いピンホールカメラの仮定、不正確な影、ネイティブリフレクションや屈折の欠如。 さらに、既存のレイトレーシング手法は、まだラスタライズスタイルの近似に頼っており、例えばシャドウマッピングは、ライトレーシングが約束する一般性を損なう。 3DGSは3DGSの標準的なシーンの再構成とレンダリングの両方に確率的トレーシングを利用する最初のフレームワークである。 中心となるのは、ピクセルカラー勾配に対する不偏のモンテカルロ推定器で、1光線当たりのガウス部分集合の小さなサンプルしか評価せず、ソートの必要性を回避している。 標準的な3DGSでは、ラスタライズベースの3DGSの再現品質と速度とが一致し、ソートベースのレイトレーシングは大幅に向上した。 3DGSでは、同じ確率的推定器が、完全に光線を照射した影線で、ガウス人ごとのシェーディングを駆動する。

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