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${C}^{3}$-GS: Learning Context-aware, Cross-dimension, Cross-scale Feature for Generalizable Gaussian Splatting

Created by
  • Haebom

저자

Yuxi Hu, Jun Zhang, Kuangyi Chen, Zhe Zhang, Friedrich Fraundorfer

개요

본 논문은 새로운 장면에 대한 새로운 뷰를 장면별 최적화 없이 합성하는 일반화 가능한 Gaussian Splatting을 목표로 합니다. 기존의 피드포워드 네트워크를 이용하여 픽셀별 Gaussian 파라미터를 예측하는 방법들이 고품질 합성을 가능하게 했지만, 희소한 입력 뷰로부터 정확한 기하학을 구성하는 데 어려움을 겪습니다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 맥락 인식, 크로스 차원, 크로스 스케일 제약 조건을 통합하여 특징 학습을 향상시키는 $\mathbf{C}^{3}$-GS 프레임워크를 제안합니다. $\mathbf{C}^{3}$-GS는 세 개의 경량 모듈을 통합하여 추가적인 감독 없이 사실적인 합성을 가능하게 합니다. 벤치마크 데이터셋에 대한 광범위한 실험을 통해 $\mathbf{C}^{3}$-GS가 최첨단 렌더링 품질과 일반화 능력을 달성함을 검증합니다. 코드는 https://github.com/YuhsiHu/C3-GS 에서 확인할 수 있습니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
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희소한 뷰에서도 정확한 기하학을 가진 고품질 이미지 합성 가능.
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추가적인 감독 없이 사실적인 합성 가능.
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맥락 인식, 크로스 차원, 크로스 스케일 제약 조건을 통한 향상된 특징 학습.
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최첨단의 렌더링 품질과 일반화 능력 달성.
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공개된 코드를 통해 재현성 확보.
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한계점:
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제시된 방법의 한계점에 대한 논의 부족.
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다양한 유형의 장면에 대한 일반화 성능에 대한 추가적인 분석 필요.
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계산 비용 및 메모리 효율에 대한 평가 필요.
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