GaussianForest：用于压缩场景建模的层次混合3D高斯泼溅
计算机视觉与模式识别
2024-08-09 v2 多媒体
摘要
新颖视角合成领域最近见证了3D高斯泼溅的出现，它以点云的方式表示场景并通过光栅化进行渲染。与依赖光线追踪的辐射场相比，这种方法展示了卓越的渲染质量和速度。然而，3D高斯的显式和结构化特性带来了显著的存储挑战，阻碍了其更广泛的应用。为了应对这一挑战，我们引入了Gaussian-Forest建模框架，该框架将场景层次化地表示为混合3D高斯的森林。每个混合高斯保留其独特的显式属性，同时与其兄弟高斯共享隐式属性，从而以显著更少的变量优化参数化。此外，设计了自适应生长和剪枝策略，确保了在复杂区域的详细表示，并显著减少了所需高斯的数量。大量实验表明，Gaussian-Forest不仅保持了相当的速度和质量，而且实现了超过10倍的压缩率，标志着高效场景建模的重大进步。代码将在 https://github.com/Xian-Bei/GaussianForest 提供。
引用
@article{arxiv.2406.08759,
title = {GaussianForest: Hierarchical-Hybrid 3D Gaussian Splatting for Compressed Scene Modeling},
author = {Fengyi Zhang and Yadan Luo and Tianjun Zhang and Lin Zhang and Zi Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.08759},
year = {2024}
}