Hochleistungs-Echtzeit-Rendering großer Szenen mit Gaussians

Core Concepts

CityGaussian (CityGS) ermöglicht hochqualitatives Echtzeit-Rendering großer Szenen durch einen neuartigen Divide-and-Conquer-Trainingsansatz und eine Level-of-Detail-Strategie für effiziente 3D-Gaussian-Splatting-Darstellung.

Abstract

Die Arbeit stellt CityGaussian (CityGS) vor, ein System zur hochqualitativen Echtzeit-Darstellung großer 3D-Szenen. CityGS verwendet einen neuartigen Divide-and-Conquer-Trainingsansatz und eine Level-of-Detail-Strategie, um die Herausforderungen bei der Anwendung von 3D-Gaussian-Splatting (3DGS) auf großskalige Szenen zu überwinden.
Zunächst wird ein globaler Gaussian-Priori generiert, der als Initialisierung für das Block-basierte Finetuning dient. Durch eine kontraktionsbasierte Blockpartitionierung und eine datengetriebene Posenzuweisung wird eine gleichmäßigere Verteilung der Gaussians und Trainingsdaten erreicht.
Für das Rendering verwendet CityGS eine Block-basierte Level-of-Detail-Strategie. Dabei werden die Gaussians je nach Entfernung zur Kamera in verschiedenen Detailstufen dargestellt, um den Rechenaufwand zu reduzieren, ohne die Renderqualität zu beeinträchtigen.
Umfangreiche Experimente auf großen Datensätzen zeigen, dass CityGS den aktuellen Stand der Technik bei Renderqualität und Rendergeschwindigkeit übertrifft. Zusätzlich ermöglicht die explizite Gaussian-Darstellung Manipulationen der Szene, die für implizite Darstellungen wie NeRF schwierig sind.

Stats

Um eine Fläche von über 1,5 km² mit hoher visueller Qualität aus einer Luftperspektive zu rekonstruieren, sind über 20 Millionen Gaussians erforderlich.
Für eine kleine Trainingsszene des Tanks&Temples-Datensatzes mit 1,1 Millionen Gaussians beträgt die durchschnittliche Rendergeschwindigkeit 103 FPS.
Für die 2,7 km² große MatrixCity-Szene mit 23 Millionen Gaussians beträgt die Rendergeschwindigkeit nur 21 FPS.

Quotes

"Um eine Fläche von über 1,5 km² mit hoher visueller Qualität aus einer Luftperspektive zu rekonstruieren, sind über 20 Millionen Gaussians erforderlich."
"Für eine kleine Trainingsszene des Tanks&Temples-Datensatzes mit 1,1 Millionen Gaussians beträgt die durchschnittliche Rendergeschwindigkeit 103 FPS."
"Für die 2,7 km² große MatrixCity-Szene mit 23 Millionen Gaussians beträgt die Rendergeschwindigkeit nur 21 FPS."

Key Insights Distilled From

CityGaussian

by Yang Liu,He ... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01133.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte CityGS für interaktive Anwendungen wie Stadtplanung oder Stadtmodellierung erweitert werden?

CityGS könnte für interaktive Anwendungen wie Stadtplanung oder Stadtmodellierung durch die Implementierung von Echtzeit-Editierfunktionen erweitert werden. Dies würde es den Benutzern ermöglichen, die Stadtlandschaft in Echtzeit zu verändern, Gebäude hinzuzufügen, zu entfernen oder zu modifizieren, Straßen zu verlegen und andere städtebauliche Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus könnten Funktionen zur Simulation von Verkehrsmustern, Bevölkerungsdichte und Umweltauswirkungen integriert werden, um fundierte Entscheidungen in der Stadtplanung zu unterstützen. Die Implementierung von Benutzeroberflächen für die intuitive Interaktion mit dem Stadtmodell wäre ebenfalls entscheidend, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Wie könnte CityGS mit anderen Darstellungsformen wie Punktwolken oder Meshes kombiniert werden, um die Vorteile verschiedener Ansätze zu nutzen?

CityGS könnte mit anderen Darstellungsformen wie Punktwolken oder Meshes kombiniert werden, um die Vorteile verschiedener Ansätze zu nutzen. Zum Beispiel könnten Punktwolken verwendet werden, um detaillierte geometrische Informationen in bestimmten Bereichen des Stadtmodells darzustellen, während CityGS für die globale Repräsentation und das Rendering der Szene verwendet wird. Durch die Kombination von Punktwolken für hochauflösende Details und CityGS für die effiziente Darstellung großer Szenen könnten realistische und skalierbare Stadtmodelle erstellt werden. Darüber hinaus könnten Meshes für die Darstellung von komplexen Strukturen wie Gebäuden oder Straßen verwendet werden, während CityGS für die schnelle und hochwertige Darstellung der Umgebung insgesamt zuständig ist.

Welche Herausforderungen müssen noch gelöst werden, um CityGS auch für dynamische Szenen mit bewegten Objekten einsetzbar zu machen?

Um CityGS auch für dynamische Szenen mit bewegten Objekten einsetzbar zu machen, müssen noch einige Herausforderungen gelöst werden. Eine davon ist die Integration von Bewegungsinformationen in das Modell, um die Bewegung von Objekten in Echtzeit zu verfolgen und korrekt darzustellen. Dies erfordert möglicherweise die Implementierung von Algorithmen zur Bewegungserfassung und -verarbeitung. Darüber hinaus müssen Effekte wie Schattenwurf und Lichtreflexionen dynamisch angepasst werden, um sich verändernde Lichtverhältnisse und Bewegungen der Objekte zu berücksichtigen. Die Echtzeit-Interaktion mit bewegten Objekten erfordert auch eine effiziente Handhabung großer Datenmengen und eine schnelle Berechnung von Rendering-Effekten, um eine flüssige Darstellung zu gewährleisten.