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3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering - 複数写真や映像から3Dシーンを構築する技術!NeRFよりも高品質と話題の新Radiance Fieldメソッド!SIGGRAPH 2023!

この記事は約4分42秒で読めます

Inria、マックスプランク情報学研究所、ユニヴェルシテ・コート・ダジュールの研究者達による、NeRF(Neural Radiance Fields)とは異なる、Radiance Fieldの技術「3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering」が発表され話題を集めています。


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3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

ラディアンスフィールド法は近年、複数の写真やビデオで撮影されたシーンのノベルビュー合成に革命をもたらした。しかし、高いビジュアル品質を達成するためには、学習とレンダリングにコストのかかるニューラルネットワークが依然として必要である。孤立したオブジェクトではなく)境界のない完全なシーンを1080pの解像度でレンダリングする場合、現在の手法ではリアルタイムの表示レートを達成することはできない。我々は3つの重要な要素を導入することで、競争力のあるトレーニング時間を維持しながら最先端のビジュアル品質を達成し、1080p解像度で高品質なリアルタイム(>= 30fps)のノベルビュー合成を可能にする。第一に、カメラキャリブレーション時に生成される疎な点から出発し、シーンの最適化のために連続的な体積輝度場の望ましい特性を保持しつつ、空スペースでの不要な計算を回避する3Dガウシアンでシーンを表現する。第二に、3Dガウシアンのインターリーブ最適化/密度制御を行い、特にシーンの正確な表現を達成するために異方性共分散を最適化する。第三に、異方性スプラッティングをサポートし、トレーニングの高速化とリアルタイムレンダリングの両方を可能にする高速な視認性を考慮したレンダリングアルゴリズムを開発する。我々は、いくつかの確立されたデータセットにおいて、最先端の視覚的品質とリアルタイムレンダリングを実証する。

フィギュアを3D化しNeRFとの比較をしている動画

早速試されている方々

導入解説(英語)

これは面白そうだ。
ホロラボ 空間情報技術部の藤原龍氏が日本語での環境構築解説記事をブログにて公開されております。
試してみたい方は是非そちらも合わせてチェックしてみてください。

ハードウェア要件

ハードウェア要件
  • Compute Capability 7.0+のCUDA対応GPU
  • 24 GBのVRAM(論文評価品質のトレーニング用)
    トレーニング回数を少なくすることで少ないVRMでも実行することは可能です。また完全なトレーニングルーチンを行いつつ少ないメモリで実行するには細かく設定する必要があるようです。どちらにしても最終品質に影響が出る可能性があるのでご注意ください。

GPUのVRM要件が中々大きいです・・今後の取組で必要メモリが減ることを祈ります。

リンク

Screenshot of repo-sam.inria.fr
Screenshot of github.com
Screenshot of lilea.net

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