Пересмотр уплотнения в гауссовом сглаживании.

Revising Densification in Gaussian Splatting

April 9, 2024

Авторы: Samuel Rota Bulò, Lorenzo Porzi, Peter Kontschieder

cs.AI

Аннотация

В данной статье мы рассматриваем ограничения Адаптивного Управления Плотностью (ADC) в трехмерном Гауссовом Сплэттинге (3DGS), методе представления сцены, обеспечивающем высококачественные, фотореалистичные результаты для синтеза нового вида. ADC был введен для автоматического управления трехмерными точечными примитивами, контроля плотности и обрезки, однако с определенными ограничениями в логике плотности. Нашим основным вкладом является более обоснованная, основанная на ошибке пикселя, формулировка управления плотностью в 3DGS, использующая вспомогательную функцию ошибки на пиксель в качестве критерия для плотности. Мы также представляем механизм для контроля общего числа примитивов, создаваемых на сцену, и исправляем смещение в текущей стратегии обработки непрозрачности ADC во время операций клонирования. Наш подход приводит к последовательному улучшению качества на различных бенчмарк-сценах, не жертвуя при этом эффективностью метода.

English

In this paper, we address the limitations of Adaptive Density Control (ADC) in 3D Gaussian Splatting (3DGS), a scene representation method achieving high-quality, photorealistic results for novel view synthesis. ADC has been introduced for automatic 3D point primitive management, controlling densification and pruning, however, with certain limitations in the densification logic. Our main contribution is a more principled, pixel-error driven formulation for density control in 3DGS, leveraging an auxiliary, per-pixel error function as the criterion for densification. We further introduce a mechanism to control the total number of primitives generated per scene and correct a bias in the current opacity handling strategy of ADC during cloning operations. Our approach leads to consistent quality improvements across a variety of benchmark scenes, without sacrificing the method's efficiency.