論文の概要: GS^2: Graph-based Spatial Distribution Optimization for Compact 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01884v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 10:41:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.688693
• Title: GS^2: Graph-based Spatial Distribution Optimization for Compact 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: GS^2:コンパクト3次元ガウス平板のグラフに基づく空間分布最適化
• Authors: Xianben Yang, Tao Wang, Yuxuan Li, Yi Jin, Haibin Ling,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、新しいビュー合成とリアルタイムレンダリングにおいて画期的な性能を示した。 大量のガウス点があるため、高いメモリコストに制約される。 コンパクトな3DGSのためのグラフベースの空間分布最適化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.2045409672451
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has demonstrated breakthrough performance in novel view synthesis and real-time rendering. Nevertheless, its practicality is constrained by the high memory cost due to a huge number of Gaussian points. Many pruning-based 3DGS variants have been proposed for memory saving, but often compromise spatial consistency and may lead to rendering artifacts. To address this issue, we propose graph-based spatial distribution optimization for compact 3D Gaussian Splatting (GS\textasciicircum2), which enhances reconstruction quality by optimizing the spatial distribution of Gaussian points. Specifically, we introduce an evidence lower bound (ELBO)-based adaptive densification strategy that automatically controls the densification process. In addition, an opacity-aware progressive pruning strategy is proposed to further reduce memory consumption by dynamically removing low-opacity Gaussian points. Furthermore, we propose a graph-based feature encoding module to adjust the spatial distribution via feature-guided point shifting. Extensive experiments validate that GS\textasciicircum2 achieves a compact Gaussian representation while delivering superior rendering quality. Compared with 3DGS, it achieves higher PSNR with only about 12.5\% Gaussian points. Furthermore, it outperforms all compared baselines in both rendering quality and memory efficiency.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、新しいビュー合成とリアルタイムレンダリングにおいて画期的な性能を示した。 それにもかかわらず、その実用性はガウス点の多さのために高いメモリコストに制約されている。 メモリ節約のために多くのプルーニングベースの3DGS変種が提案されているが、空間的一貫性を損なうことが多く、アーティファクトのレンダリングにつながる可能性がある。 この問題に対処するために,コンパクトな3次元ガウス分割法(GS\textasciicircum2)のグラフに基づく空間分布最適化を提案し,ガウス点の空間分布を最適化することにより,再現性を向上させる。 具体的には,エビデンス・ロー・バウンド(ELBO)に基づくアダプティブ・デンシフィケーション・ストラテジーを導入し,デシフィケーション・プロセスを自動的に制御する。 さらに,低オーパシティガウス点を動的に除去することにより,メモリ消費をさらに削減するために,不透明なプログレッシブプルーニング戦略を提案する。 さらに,特徴誘導点シフトによる空間分布の調整を行うグラフベースの特徴符号化モジュールを提案する。 GS\textasciicircum2は、より優れたレンダリング品質を提供しながら、コンパクトなガウス表現を実現する。 3DGSと比較して、約12.5\%のガウス点を持つ高いPSNRを達成する。 さらに、レンダリング品質とメモリ効率の両面で比較されたベースラインを上回ります。

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)
• Steepest Descent Density Control for Compact 3D Gaussian Splatting [72.54055499344052]
  3D Gaussian Splatting (3DGS)は、強力なリアルタイム高解像度ノベルビューとして登場した。 本稿では,3DGSの密度制御をデミストし,改良する理論的枠組みを提案する。 我々はSteepGSを導入し、コンパクトな点雲を維持しながら損失を最小限に抑える原則的戦略である、最も急な密度制御を取り入れた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-08T18:41:38Z)
• Micro-splatting: Multistage Isotropy-informed Covariance Regularization Optimization for High-Fidelity 3D Gaussian Splatting [1.5582756275568836]
  マイクロスプレイティング(Micro-Splatting)は、モデル複雑性を大幅に削減しつつ、視覚的詳細を保存する、統合されたトレーニング中のパイプラインである。 4つのオブジェクト中心のベンチマークでは、Micro-Splattingはスプレート数とモデルサイズを60%まで削減し、トレーニングを20%短縮する。 その結果、マイクロスプレイティングは、単一で効率的でエンドツーエンドのフレームワークにおいて、コンパクト性と高忠実性の両方を提供することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-08T07:15:58Z)
• ProtoGS: Efficient and High-Quality Rendering with 3D Gaussian Prototypes [81.48624894781257]
  3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成において大きな進歩を遂げてきたが、ガウスプリミティブのかなりの数によって制限されている。 近年の手法では、密度の高いガウスの記憶容量を圧縮することでこの問題に対処しているが、レンダリングの品質と効率の維持には失敗している。 本稿では,ガウスの原始体を表現するためにガウスのプロトタイプを学習するProtoGSを提案し,視覚的品質を犠牲にすることなくガウスの総量を大幅に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-21T18:55:14Z)
• 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)

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。