본 연구는 3D 가우시안 스플래팅(3D-GS)의 한계를 해결하기 위해 옥트리 기반 LOD 구조를 도입한다. 구체적으로:
입력 점구름을 활용하여 계층적 옥트리 구조를 구축하고, 각 옥트리 레벨에 해당하는 앵커 가우시안을 할당한다. 이를 통해 장면 내용을 다양한 LOD로 표현할 수 있다.
관찰 거리와 장면 복잡도에 따라 적절한 LOD 레벨의 앵커 가우시안을 동적으로 선택하여 렌더링에 활용한다. 이를 통해 멀리 있는 영역이나 단순한 영역에서는 적은 수의 가우시안을 사용하고, 가까이 있거나 복잡한 영역에서는 더 많은 가우시안을 사용할 수 있다.
앵커 가우시안의 점진적 성장 및 가지치기 기법을 통해 각 LOD 레벨에 적합한 가우시안 밀도를 유지한다.
점진적 학습 전략을 도입하여 각 LOD 레벨의 역할을 명확히 구분하고, 안정적인 학습을 보장한다.
이를 통해 Octree-GS는 대규모 장면과 극단적인 관찰 시퀀스에서도 일관된 렌더링 속도와 고품질의 시각적 결과를 달성할 수 있다.
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