Beyond Gaussians: Fast and High-Fidelity 3D Splatting with Linear Kernels

要約

3D ガウス スプラッティング (3DGS) の最近の進歩により、新規ビュー合成が大幅に改善され、高品質の再構成とリアルタイム レンダリングが可能になりました。
ただし、フローティング プリミティブや過剰再構築などのぼやけたアーティファクトは依然として課題です。
現在の手法では、シーン構造の改良、幾何学的表現の強化、トレーニング画像のぼやけへの対処、レンダリングの一貫性の向上、密度制御の最適化によってこれらの問題に対処していますが、カーネル設計の役割は依然として十分に解明されていません。
私たちは、ガウス楕円体のソフト境界がこれらのアーティファクトの原因の 1 つであることを特定し、高周波領域での詳細のキャプチャを制限します。
このギャップを埋めるために、3D リニア スプラッティング (3DLS) を導入します。これは、ガウス カーネルを線形カーネルに置き換えて、特に高周波数領域でより鮮明で正確な結果を実現します。
3 つのデータセットの評価を通じて、3DLS は、ベースライン 3DGS と比較して 30% の FPS 向上に加えて、最先端の忠実性と精度を実証しました。
実装は承認され次第公開されます。

要約(オリジナル)

Recent advancements in 3D Gaussian Splatting (3DGS) have substantially improved novel view synthesis, enabling high-quality reconstruction and real-time rendering. However, blurring artifacts, such as floating primitives and over-reconstruction, remain challenging. Current methods address these issues by refining scene structure, enhancing geometric representations, addressing blur in training images, improving rendering consistency, and optimizing density control, yet the role of kernel design remains underexplored. We identify the soft boundaries of Gaussian ellipsoids as one of the causes of these artifacts, limiting detail capture in high-frequency regions. To bridge this gap, we introduce 3D Linear Splatting (3DLS), which replaces Gaussian kernels with linear kernels to achieve sharper and more precise results, particularly in high-frequency regions. Through evaluations on three datasets, 3DLS demonstrates state-of-the-art fidelity and accuracy, along with a 30% FPS improvement over baseline 3DGS. The implementation will be made publicly available upon acceptance.

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