論文の概要: 3DGSI-Assessor: A Large-Scale Dataset and An LMM-based Method for 3D Gaussian Splatting Image Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03279v1
- Date: Tue, 04 Aug 2026 07:53:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.089664
- Title: 3DGSI-Assessor: A Large-Scale Dataset and An LMM-based Method for 3D Gaussian Splatting Image Quality Assessment
- Title（参考訳）: 3DGSI-Assessor:大規模データセットとLMMに基づく3次元ガウス散乱画像品質評価手法
- Authors: Yuke Xing, Jiarui Wang, William Gordon, Zhu Li, Guangtao Zhai, Yiling Xu,
- Abstract要約: 圧縮3DGSのための大規模多次元IQAデータセットである3DGS-IEval-15K+を提案する。
3DGS-IEval-15K+に基づいて,オールインワンの3DGS IQAフレームワークである3DGSI-Assessorを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.721866312037065
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has become a dominant representation for real-time novel view synthesis (NVS), yet its storage footprint makes compression indispensable for practical deployment. 3DGS training and compression introduce representation-specific distortions such as floating artifacts and surface scattering, which conventional image quality assessment (IQA) metrics fail to capture. Moreover, the independent compression of geometric and color attributes may lead to decoupled dimension-specific distortions that must be diagnosed separately, yet existing metrics report only a single overall score. To address these gaps, we present 3DGS-IEval-15K+, a large-scale, multi-dimensional IQA dataset for compressed 3DGS, comprising 15,200 images from 10 diverse scenes, produced by 6 representative 3DGS algorithms at systematically designed compression levels and rendered from 20 strategically selected viewpoints spanning both training views and challenging novel views, annotated with 45,600 mean opinion scores (MOSs) across overall, geometry, and color quality. Based on 3DGS-IEval-15K+, we propose 3DGSI-Assessor, an all-in-one 3DGS IQA framework that integrates global semantic and dimension-specific local features within a large multimodal model (LMM), predicting all three dimensions in a single forward pass. 3DGSI-Assessor achieves state-of-the-art performance on 3DGS-IEval-15K+, and exhibits competitive generalization on other NVS benchmarks. Dataset and code will be released at https://github.com/YukeXing/3DGSI-Assessor.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) はリアルタイム・ノベル・ビュー・シンセサイザー(NVS)の主流となっているが、そのストレージ・フットプリントは実用的な展開には圧縮が不可欠である。
3DGSのトレーニングと圧縮は、従来の画像品質評価(IQA)メトリクスが捉えられない浮動小片や表面散乱のような表現特異的な歪みを導入している。
さらに、幾何学的特性と色属性の独立的な圧縮は、別々に診断しなければならない次元固有の歪みを分離させる可能性があるが、既存の指標では、総合的なスコアは1つしか報告していない。
圧縮された3DGSの大規模・多次元IQAデータセットである3DGS-IEval-15K+について,6つの代表的3DGSアルゴリズムが体系的に設計した圧縮レベルから15,200の画像を生成し,トレーニングビューと挑戦的な新規視点の両方にまたがる20の戦略的選択された視点からレンダリングし,全体,幾何学,色質の45,600の平均的意見スコア(MOS)で注釈付けした。
3DGS-IEval-15K+に基づく3DGSI-Assessorは,大規模マルチモーダルモデル(LMM)に大域的意味と次元固有の局所的特徴を統合するオールインワン3DGS IQAフレームワークである。
3DGSI-Assessorは3DGS-IEval-15K+で最先端のパフォーマンスを達成し、他のNVSベンチマークで競合一般化を示す。
Datasetとコードはhttps://github.com/YukeXing/3DGSI-Assessor.comでリリースされる。
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