論文の概要: Bake It Till You Make It: Ultrafast Spatial Texture-Atlas Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13808v1
- Date: Wed, 15 Jul 2026 13:12:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.781862
- Title: Bake It Till You Make It: Ultrafast Spatial Texture-Atlas Splatting
- Title(参考訳): 超高速空間テクスチャー・アトラス・スプレイティング(動画あり)
- Abstract要約: 近年, 3D Gaussian Splatting (3DGS) の拡張は, ハッシュグリッドを用いた外観パラメータ化によって細かな色の詳細をキャプチャするが, フラグメントレンダリング時に高い計算コストがかかる。
本稿では,低周波幾何学と2次元サーベイルを用いたビュー依存外観特徴をモデル化し,ビュー非依存空間ハッシュグリッドによる高周波テクスチャを表現したデカップリング放射率表現を提案する。
提案手法は3DGSの5倍のスピードアップを実現し,最先端の視覚的忠実さを保ちながら,60FPSのリアルタイム4Kレンダリングを実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.55013346728744
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent extensions of 3D Gaussian Splatting (3DGS) capture fine color details using hash-grid-based appearance parameterization but incur high computational cost during fragment rendering. We introduce a decoupled radiance representation that models low-frequency geometry and view dependent appearance features with 2D surfels while representing high-frequency textures via a view-independent spatial hash grid that is baked into a compact texture atlas. By including sparsity-enhancing optimizations that penalize semi-transparency and per-primitive falloff, our method aggressively prunes insignificant surfels and achieves significantly faster and sparser reconstructions than prior work. Exploiting geometric sparsity and efficient GPU texture mapping, our approach achieves up to a fivefold speedup over 3DGS while preserving state-of-the-art visual fidelity, enabling real-time 4K rendering at 60 FPS on consumer hardware.
- Abstract(参考訳): 近年, 3D Gaussian Splatting (3DGS) の拡張は, ハッシュグリッドを用いた外観パラメータ化によって細かな色の詳細をキャプチャするが, フラグメントレンダリング時に高い計算コストがかかる。
本稿では,低周波幾何学および視線依存外観特徴を2次元サーベイルでモデル化し,ビュー非依存の空間ハッシュグリッドをコンパクトなテクスチャアトラスに焼成し,高周波テクスチャを表現したデカップリング放射率表現を提案する。
半透明度とプライミティブ・フォールオフをペナル化するスペーサ・エンハンシング最適化を組み込むことにより,本手法は重要でないサーフを積極的にプーンし,従来よりもはるかに高速かつスペーサな再構成を実現する。
幾何学的空間性と効率的なGPUテクスチャマッピングを駆使して、3DGSよりも最大5倍のスピードアップを実現し、最先端の視覚的忠実さを保ちながら、60FPSのリアルタイム4Kレンダリングを実現した。
関連論文リスト
- TemporalGS: Training-Free Plug-and-Play Acceleration for 3D Gaussian Splatting Rendering via Temporal Priors [19.161651520356124]
3D Gaussian Splatting (3DGS)は、高速かつ高忠実なレンダリングで新規ビュー合成に革命をもたらした。
高いFPSと様々な場面での低レイテンシでのレンダリングは、特にシーンに大量の3Dガウス楕円体が現れる場合、依然として困難である。
我々はTemporalGSを導入し、トレーニング後や後処理なしで3DGSレンダリングを高速化する、トレーニングなしのプラグアンドプレイアルゴリズムを初めて導入した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-03T14:46:58Z) - High-Fidelity Surface Splatting-Based 3D Reconstruction from Multi-View Images [0.0]
Implicit moving Least Squares (IMLS) は、点雲を符号付き距離とテクスチャ場へ直接変換することができる。
ローカルサポートと柔軟性が向上し、周波数コンテンツの制御性が向上したコンパクトカーネルを導入する。
実験では、表面の再構成とレンダリングの両方において最先端の性能を示し、より正確な幾何学とよりシャープな視覚を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-08T05:23:28Z) - Quantile Rendering: Efficiently Embedding High-dimensional Feature on 3D Gaussian Splatting [52.18697134979677]
コンピュータビジョンの最近の進歩は、3Dガウススプラッティング(3D-GS)を活用して、OVS(Open-vocabulary segmentation)を3Dドメインに拡張することに成功している。
既存の方法はコードブックや特徴圧縮を採用しており、情報損失を引き起こし、セグメンテーションの品質が低下する。
本稿では,高忠実度を維持しながら高次元特徴を効率的に処理する3次元ガウスの新たなレンダリング戦略であるQuantile Rendering(Q-Render)を紹介する。
本フレームワークは,512次元特徴写像上での43.7倍の高速化でリアルタイムレンダリングを実現するとともに,最先端の手法よりも優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-24T04:16:18Z) - Hybrid Mesh-Gaussian Representation for Efficient Indoor Scene Reconstruction [15.990758415989939]
3DGSとテクスチャメッシュを組み合わせた屋内シーンのハイブリッド表現を提案する。
我々のアプローチでは、テクスチャに富んだ平坦な領域を扱うためにテクスチャメッシュを使用し、複雑な測地をモデル化するためにガウス的を保っている。
広汎な実験により、ハイブリッド表現は同等のレンダリング品質を維持し、ガウスプリミティブを少なくして秒間FPSあたりの優れたフレームを実現することが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-08T04:08:51Z) - LODGE: Level-of-Detail Large-Scale Gaussian Splatting with Efficient Rendering [75.67501939005119]
メモリ制約デバイス上での3次元ガウススプラッティングのための新しいレベル・オブ・ディーテール(LOD)法を提案する。
カメラ距離に基づいてガウスの最適部分集合を反復的に選択する。
本手法は,屋外(階層型3DGS)と屋内(Zip-NeRF)の両方で最先端の性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-29T06:50:57Z) - EVolSplat: Efficient Volume-based Gaussian Splatting for Urban View Synthesis [61.1662426227688]
既存のNeRFおよび3DGSベースの手法は、フォトリアリスティックレンダリングを実現する上で有望な結果を示すが、スローでシーンごとの最適化が必要である。
本稿では,都市景観を対象とした効率的な3次元ガウススプレイティングモデルEVolSplatを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-26T02:47:27Z) - Speedy-Splat: Fast 3D Gaussian Splatting with Sparse Pixels and Sparse Primitives [60.217580865237835]
3D Gaussian Splatting (3D-GS)は、3D Gaussian のパラメトリック点雲としてシーンをモデル化することで、新しいビューをリアルタイムにレンダリングすることのできる最近の3Dシーン再構築技術である。
レンダリング速度を大幅に向上させるために、3D-GSにおける2つの重要な非効率を同定し、対処する。
われわれのSpeedy-Splatアプローチはこれらの技術を組み合わせて、Mip-NeRF 360、Turps & Temples、Deep Blendingのデータセットから得られる、劇的な$mathit6.71timesで平均レンダリング速度を加速する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-30T20:25:56Z) - EVER: Exact Volumetric Ellipsoid Rendering for Real-time View Synthesis [72.53316783628803]
実時間微分可能な発光専用ボリュームレンダリング法であるExact Volumetric Ellipsoid Rendering (EVER)を提案する。
3D Gaussian Splatting(3DGS)による最近の手法とは異なり、プリミティブベースの表現は正確なボリュームレンダリングを可能にする。
本手法は,3DGSよりもブレンディング問題の方が精度が高く,ビューレンダリングの追従作業も容易であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-02T17:59:09Z) - Hybrid Explicit Representation for Ultra-Realistic Head Avatars [55.829497543262214]
我々は,超現実的な頭部アバターを作成し,それをリアルタイムにレンダリングする新しい手法を提案する。
UVマップされた3Dメッシュは滑らかな表面のシャープでリッチなテクスチャを捉えるのに使われ、3Dガウス格子は複雑な幾何学構造を表現するために用いられる。
モデル化された結果が最先端のアプローチを上回る実験を行ないました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-18T04:01:26Z) - Compressed 3D Gaussian Splatting for Accelerated Novel View Synthesis [0.552480439325792]
スパース画像集合からの新規なビュー合成のために,3次元ガウススプラット表現を最適化した高忠実度シーン再構成を導入した。
本稿では,感性を考慮したベクトルクラスタリングと量子化学習を併用した3次元ガウススプラット表現を用いて,方向色とガウスパラメータを圧縮する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-17T14:40:43Z) - EvaSurf: Efficient View-Aware Implicit Textured Surface Reconstruction [53.28220984270622]
3次元再構成法はリアルタイムに3次元整合性のある高忠実度結果を生成する。
提案手法は,合成と実世界の両方のデータセット上で,高品質な外観と正確なメッシュを再構築することができる。
我々の方法は1つのGPUを使ってたった1~2時間でトレーニングでき、40FPS(Frames per second)以上のモバイルデバイス上で実行することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T11:30:56Z)
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。