A Survey on 3D Gaussian Splatting

要約

3D ガウス スプラッティング (3D GS) は、明示的な放射輝度フィールドとコンピューター グラフィックス環境における革新的な手法として最近登場しました。
この革新的なアプローチは、何百万もの 3D ガウスの利用を特徴としており、空間座標をピクセル値にマッピングするために主に暗黙的な座標ベースのモデルを使用する神経放射場 (NeRF) 方法論からの大幅な逸脱を表しています。
3D GS は、明示的なシーン表現と微分可能なレンダリング アルゴリズムを備えており、リアルタイム レンダリング機能を約束するだけでなく、前例のないレベルの制御と編集機能も導入します。
これにより、3D GS は、次世代の 3D 再構成と表現にとって大きな変革をもたらす可能性のあるものとして位置付けられます。
この論文では、3D GS の分野における最近の開発と重要な貢献について、初めて体系的な概要を提供します。
まず、3D GS の出現の背後にある基礎原理と原動力を詳細に調査し、その重要性を理解するための準備を整えます。
私たちの議論の焦点は、3D GS の実際的な適用可能性です。
3D GS は、リアルタイム パフォーマンスを促進することで、仮想現実からインタラクティブ メディアなどに至るまで、数多くのアプリケーションを可能にします。
これは、主要な 3D GS モデルの比較分析によって補完され、さまざまなベンチマーク タスクにわたって評価され、そのパフォーマンスと実用性が強調されます。
この調査は、現在の課題を特定し、この分野における将来の研究の潜在的な道筋を示唆することで締めくくられています。
この調査を通じて、私たちは新人とベテランの研究者の両方に貴重なリソースを提供し、適用可能で明示的な放射フィールド表現のさらなる探求と進歩を促進することを目指しています。

要約(オリジナル)

3D Gaussian splatting (3D GS) has recently emerged as a transformative technique in the explicit radiance field and computer graphics landscape. This innovative approach, characterized by the utilization of millions of 3D Gaussians, represents a significant departure from the neural radiance field (NeRF) methodologies, which predominantly use implicit, coordinate-based models to map spatial coordinates to pixel values. 3D GS, with its explicit scene representations and differentiable rendering algorithms, not only promises real-time rendering capabilities but also introduces unprecedented levels of control and editability. This positions 3D GS as a potential game-changer for the next generation of 3D reconstruction and representation. In the present paper, we provide the first systematic overview of the recent developments and critical contributions in the domain of 3D GS. We begin with a detailed exploration of the underlying principles and the driving forces behind the advent of 3D GS, setting the stage for understanding its significance. A focal point of our discussion is the practical applicability of 3D GS. By facilitating real-time performance, 3D GS opens up a plethora of applications, ranging from virtual reality to interactive media and beyond. This is complemented by a comparative analysis of leading 3D GS models, evaluated across various benchmark tasks to highlight their performance and practical utility. The survey concludes by identifying current challenges and suggesting potential avenues for future research in this domain. Through this survey, we aim to provide a valuable resource for both newcomers and seasoned researchers, fostering further exploration and advancement in applicable and explicit radiance field representation.

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