Główne pojęcia
画像表現と圧縮のための2Dガウススプラッティングによる高速処理。
Streszczenie
画像表現と圧縮における新しい手法であるGaussianImageを紹介。
2Dガウススプラッティングを使用して、高速なレンダリング速度で画像を表現・圧縮する方法を提案。
3つの貢献:高効率なトレーニング、低GPUメモリ使用量、2000 FPSのレンダリング速度。
実験結果は、他の手法と比較して優れた性能を示す。
Introduction:
従来の画像表現方法に対する新しいパラダイムであるGaussianImageが提案された。
高速なトレーニングとインファレンスを実現しつつ、パラメータ数を大幅に削減したことが特徴。
Implicit Neural Representations (INRs):
INRsは高解像度画像の正確な表現に多層パーセプトロン(MLP)ネットワークを使用するが、トレーニング時間やGPUメモリ要件が大きい。
Gaussian Splatting:
3D GSは3次元シーン再構築向けに開発されたが、2次元画像表現への適応は未開拓領域。
Accumulated Blending-based Rasterization:
累積ブレンディングアルゴリズムはランダムな順序への影響を排除し、計算複雑性を低減。
Compression Pipeline:
RVQやエントロピー符号化など異なる段階で行われる二段階圧縮戦略が採用されている。
Experimental Results:
KodakおよびDIV2Kデータセットで他手法と比較して競争力のある圧縮性能を達成。
Statystyki
我々の手法は2000 FPSのレンダリング速度で競合手法と同等以上の性能を達成した。