Grunnleggende konsepter
본 연구는 3D 가우시안 스플래팅 모델의 압축을 위해 구조화된 해시 그리드를 활용하여 무질서하고 희소한 앵커 간의 내재적 일관성을 모델링하는 새로운 접근법을 제안한다.
Sammendrag
3D 가우시안 스플래팅(3DGS)은 신속한 렌더링 속도와 높은 충실도를 자랑하는 새로운 3D 장면 표현 방식이다. 그러나 수많은 가우시안과 관련 속성으로 인해 효과적인 압축 기술이 필요하다.
본 연구는 Scaffold-GS를 기반으로 하며, 구조화된 해시 그리드를 활용하여 무질서하고 희소한 앵커 간의 내재적 일관성을 모델링한다. 구체적으로:
- 앵커 위치를 해시 그리드에 쿼리하여 보간된 해시 특징을 얻고, 이를 앵커 속성의 확률 분포 예측을 위한 컨텍스트로 활용한다.
- 적응형 양자화 모듈을 도입하여 앵커 속성의 고정밀 양자화를 가능하게 하고, 무효 가우시안과 앵커를 제거하는 적응형 마스킹 전략을 적용한다.
- 이를 통해 기존 방식 대비 75배 이상 압축률 향상과 함께 충실도 개선을 달성한다.
Statistikk
3DGS 모델의 크기는 약 1350MB이지만, 제안 방식은 18.76MB로 72배 더 작다.
Scaffold-GS 모델 대비 제안 방식은 9.49배 더 작은 크기를 가지며, 유사하거나 더 나은 충실도를 보인다.
Sitater
"3D 가우시안 스플래팅(3DGS)은 신속한 렌더링 속도와 높은 충실도를 자랑하는 새로운 3D 장면 표현 방식이다."
"수많은 가우시안과 관련 속성으로 인해 효과적인 압축 기술이 필요하다."
"본 연구는 구조화된 해시 그리드를 활용하여 무질서하고 희소한 앵커 간의 내재적 일관성을 모델링한다."