Evaluating CrowdSplat: Perceived Level of Detail for Gaussian Crowds

要約

効率的で現実的なクラウドレンダリングは、Virtual Reality（VR）やゲームなど、多くのリアルタイムグラフィックアプリケーションの重要な要素です。
この目的のために、多角形のメッシュ、画像ベースの詐欺師、ポイント雲などの詳細（LOD）アバター表現が提案され、評価されています。
最近では、3Dガウスの飛び散は、リアルタイムの観客レンダリングの潜在的な方法として調査されています。
この論文では、3Dガウスアバターの知覚品質を決定することを目的とした2つの代替強制選択（2AFC）実験を紹介します。
3つの要因が調査されました：モーション、LOD（#Gaussians）、およびピクセルのアバターの高さ（表示距離に対応）。
参加者は、アニメーション化された3Dガウスアバターのペアを見て、最も詳細なものを選択する任務を負っていました。
私たちの調査結果は、ガウスに拠点を置く群衆レンダリングにおけるLOD戦略の最適化を知らせることができ、それにより、リアルタイムアプリケーションで視覚品質を維持しながら効率的なレンダリングを達成するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

Efficient and realistic crowd rendering is an important element of many real-time graphics applications such as Virtual Reality (VR) and games. To this end, Levels of Detail (LOD) avatar representations such as polygonal meshes, image-based impostors, and point clouds have been proposed and evaluated. More recently, 3D Gaussian Splatting has been explored as a potential method for real-time crowd rendering. In this paper, we present a two-alternative forced choice (2AFC) experiment that aims to determine the perceived quality of 3D Gaussian avatars. Three factors were explored: Motion, LOD (i.e., #Gaussians), and the avatar height in Pixels (corresponding to the viewing distance). Participants viewed pairs of animated 3D Gaussian avatars and were tasked with choosing the most detailed one. Our findings can inform the optimization of LOD strategies in Gaussian-based crowd rendering, thereby helping to achieve efficient rendering while maintaining visual quality in real-time applications.

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