Octree-GS: Konsistente Echtzeit-Rendering mit LOD-strukturierten 3D-Gaussians

Khái niệm cốt lõi

Octree-GS führt eine LOD-Struktur in 3D-Gaussian-Splatting ein, um konsistente Rendering-Leistung durch dynamisches Abrufen von Anchor-Gaussians aus den geeigneten LOD-Ebenen zu erreichen, während gleichzeitig eine hohe Rendering-Qualität beibehalten wird.

Tóm tắt

Octree-GS ist ein neuartiger Ansatz, der eine Octree-Struktur in 3D-Gaussian-Splatting integriert, um eine LOD-basierte Szenenrepräsentation zu ermöglichen. Im Gegensatz zu bestehenden 3D-GS-Methoden, die alle Gaussians innerhalb des Sichtfeldes gleich behandeln, bestimmt Octree-GS die erforderliche LOD-Ebene basierend auf der Beobachtungsansicht und ruft nur die entsprechenden Anchor-Gaussians ab, um eine konsistente Rendering-Leistung unabhängig von Kameraposition und -bewegung zu erreichen.

Octree-GS initialisiert zunächst die Anchor-Gaussians in einer Octree-Struktur, wobei jede Ebene einer LOD-Ebene entspricht. Während des Trainings werden die Anchor-Gaussians adaptiv verfeinert und ausgedünnt, um redundante Punkte zu entfernen. Außerdem wird eine progressive Trainingsstrategie eingeführt, um die Rollen der verschiedenen LOD-Ebenen klar zu definieren und die Trainingstabilität zu verbessern.

Durch die dynamische Auswahl der geeigneten LOD-Ebene und die effiziente Verwaltung der Gaussian-Primitiven erreicht Octree-GS eine konsistente Rendering-Leistung über verschiedene Kameraansichten hinweg, ohne Abstriche bei der Rendering-Qualität machen zu müssen. Die Experimente zeigen, dass Octree-GS im Vergleich zu bestehenden Methoden eine deutlich höhere Rendering-Qualität bei gleichzeitig reduzierter Anzahl an Gaussian-Primitiven liefert, insbesondere in großen, detailreichen Szenen und bei extremen Kameraansichten.

Thống kê

Die Anzahl der verwendeten 3D-Gaussians pro Ansicht ist ein wichtiger Indikator für die Rendering-Effizienz.
Für die MatrixCity-Datensätze beträgt die durchschnittliche Anzahl der Gaussians pro Ansicht:
Block_Small: 473k
Block_All: 665k

Trích dẫn

"Octree-GS führt eine LOD-Struktur in 3D-Gaussian-Splatting ein, um konsistente Rendering-Leistung durch dynamisches Abrufen von Anchor-Gaussians aus den geeigneten LOD-Ebenen zu erreichen, während gleichzeitig eine hohe Rendering-Qualität beibehalten wird."
"Durch die dynamische Auswahl der geeigneten LOD-Ebene und die effiziente Verwaltung der Gaussian-Primitiven erreicht Octree-GS eine konsistente Rendering-Leistung über verschiedene Kameraansichten hinweg, ohne Abstriche bei der Rendering-Qualität machen zu müssen."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Octree-GS

by Kerui Ren,Li... lúc arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17898.pdf

Yêu cầu sâu hơn

Wie könnte Octree-GS um eine geometriebasierte Szenenrepräsentation erweitert werden, um die Modellierung von Objektformen und Strukturen zu verbessern?

Um Octree-GS um eine geometriebasierte Szenenrepräsentation zu erweitern und die Modellierung von Objektformen und Strukturen zu verbessern, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Geometrische Informationen integrieren: Anstatt sich ausschließlich auf 3D-Gaussians zu stützen, könnte das Modell zusätzliche geometrische Informationen wie Oberflächennormalen, Kanten oder Ecken in die Repräsentation einbeziehen. Dies würde eine präzisere Modellierung von Objektformen ermöglichen.

Hybride Darstellung: Eine hybride Darstellung, die sowohl geometrische als auch neuronale Ansätze kombiniert, könnte implementiert werden. Dies würde es dem Modell ermöglichen, die Vorteile beider Ansätze zu nutzen und eine umfassendere Szenenrepräsentation zu erreichen.

Geometrische Strukturen in das Octree integrieren: Durch die Integration von geometrischen Strukturen wie Bounding Boxes oder Meshes in das Octree könnte die Modellierung von Objektformen und Strukturen verbessert werden. Dies würde eine präzisere Platzierung von Anchor-Gaussians ermöglichen.

Geometrische Regularisierung: Durch die Implementierung von Regularisierungstechniken, die auf geometrischen Eigenschaften basieren, könnte die Modellierung von Objektformen verbessert werden. Dies könnte dazu beitragen, unerwünschte Artefakte zu reduzieren und die Genauigkeit der Rekonstruktion zu erhöhen.

Durch die Integration geometriebasierter Ansätze in Octree-GS könnte das Modell eine verbesserte Modellierung von Objektformen und Strukturen erreichen, was zu realistischeren und detaillierteren Szenenrepräsentationen führen würde.

Wie könnte Octree-GS um eine geometriebasierte Szenenrepräsentation erweitert werden, um die Modellierung von Objektformen und Strukturen zu verbessern?

Um Octree-GS um eine geometriebasierte Szenenrepräsentation zu erweitern und die Modellierung von Objektformen und Strukturen zu verbessern, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Geometrische Informationen integrieren: Anstatt sich ausschließlich auf 3D-Gaussians zu stützen, könnte das Modell zusätzliche geometrische Informationen wie Oberflächennormalen, Kanten oder Ecken in die Repräsentation einbeziehen. Dies würde eine präzisere Modellierung von Objektformen ermöglichen.

Hybride Darstellung: Eine hybride Darstellung, die sowohl geometrische als auch neuronale Ansätze kombiniert, könnte implementiert werden. Dies würde es dem Modell ermöglichen, die Vorteile beider Ansätze zu nutzen und eine umfassendere Szenenrepräsentation zu erreichen.

Geometrische Strukturen in das Octree integrieren: Durch die Integration von geometrischen Strukturen wie Bounding Boxes oder Meshes in das Octree könnte die Modellierung von Objektformen und Strukturen verbessert werden. Dies würde eine präzisere Platzierung von Anchor-Gaussians ermöglichen.

Geometrische Regularisierung: Durch die Implementierung von Regularisierungstechniken, die auf geometrischen Eigenschaften basieren, könnte die Modellierung von Objektformen verbessert werden. Dies könnte dazu beitragen, unerwünschte Artefakte zu reduzieren und die Genauigkeit der Rekonstruktion zu erhöhen.

Durch die Integration geometriebasierter Ansätze in Octree-GS könnte das Modell eine verbesserte Modellierung von Objektformen und Strukturen erreichen, was zu realistischeren und detaillierteren Szenenrepräsentationen führen würde.

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Geometrische Informationen integrieren: Anstatt sich ausschließlich auf 3D-Gaussians zu stützen, könnte das Modell zusätzliche geometrische Informationen wie Oberflächennormalen, Kanten oder Ecken in die Repräsentation einbeziehen. Dies würde eine präzisere Modellierung von Objektformen ermöglichen.

Hybride Darstellung: Eine hybride Darstellung, die sowohl geometrische als auch neuronale Ansätze kombiniert, könnte implementiert werden. Dies würde es dem Modell ermöglichen, die Vorteile beider Ansätze zu nutzen und eine umfassendere Szenenrepräsentation zu erreichen.

Geometrische Strukturen in das Octree integrieren: Durch die Integration von geometrischen Strukturen wie Bounding Boxes oder Meshes in das Octree könnte die Modellierung von Objektformen und Strukturen verbessert werden. Dies würde eine präzisere Platzierung von Anchor-Gaussians ermöglichen.

Geometrische Regularisierung: Durch die Implementierung von Regularisierungstechniken, die auf geometrischen Eigenschaften basieren, könnte die Modellierung von Objektformen verbessert werden. Dies könnte dazu beitragen, unerwünschte Artefakte zu reduzieren und die Genauigkeit der Rekonstruktion zu erhöhen.

Durch die Integration geometriebasierter Ansätze in Octree-GS könnte das Modell eine verbesserte Modellierung von Objektformen und Strukturen erreichen, was zu realistischeren und detaillierteren Szenenrepräsentationen führen würde.