3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

Transcript

1. 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering 2024/3/6 飯田啄巳
2. 概要 タイトル ：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering 著者 ：Bernhard Kerbl, Georgios Kopanas, Thomas Leimkühler, George Drettakis 所属 ：Inria, Université Côte d'Azur, MPI Informatik 学会 ：SIGGRAPH 2023 特徴： • 高速な学習 • 高速な描画（>=30fps） • 高解像度（1080p）
3. わかりやすい記事でまず紹介 初期状態：SfMで得られたスパースな点群 点群を増やしたり減らしたりする 3D Gaussian 3D Gaussians 一つ一つ違う • 位置 • 形状（共分散行列） • 色 • 透明度（α） 透明度αを0とした場合 3D Gaussian（今回） Triangle（通常） プリミティブを3D Gaussianにしてシーンを構成 https://huggingface.co/blog/gaussian-splatting より引用
4. 処理フロー 1. SfMの点群を初期値として開始 2. 3Dガウシアンをカメラ座標系に投影 3. 投影したガウシアンをラスタライズ 4. 描画画像とGTとで損失計算 5. ガウシアンの密度制御 繰り返す
5. 処理フロー 1. SfMの点群を初期値として開始 2. 3Dガウシアンをカメラ座標系に投影 3. 投影したガウシアンをラスタライズ 4. 描画画像とGTとで損失計算 5. ガウシアンの密度制御 こういうやつを使う ランダム値でもそこそこ良いらしい 3Dガウシアンの形状表現形式 × 𝛼 三次元共分散行列（これがガウシアンの形状を決める） 他に以下の情報を持つ • 位置 • 透明度（𝛼） • 球面調和係数（色） 3Dガウシアンは 異方性をもつオブジェクトも表現可能
6. 処理フロー 1. SfMの点群を初期値として開始 2. 3Dガウシアンを2Dに投影 3. 投影したガウシアンをラスタライズ 4. 描画画像とGTとで損失計算 5. ガウシアンの密度制御 世界座標系での 3D共分散 カメラ座標系での 2D共分散 視点変換行列 透視投影変換のアフィン近似のヤコビアン Zwicker[2001a]によるとこういう変換形式になる projection 共分散行列は半正定値でないと 物理的な意味を持たない ＝最適化しにくい → 楕円体として表せば良いのでは？ 最適化の対象なんだけど… スケール行列＆回転行列
7. 処理フロー 1. SfMの点群を初期値として開始 2. 3Dガウシアンを2Dに投影 3. 投影したガウシアンをラスタライズ 4. 描画画像とGTとで損失計算 5. ガウシアンの密度制御 rasterize ポリゴン（ガウシアン）で深度ソート （Radix Sort） カスタムCUDAカーネルを作ったり、 GPUアクセラレートフレームワークを使ったり 自動微分はせず、予め微分の式を作っておいたり… タイルベースのラスタライズ … 16x16 ビュー台形との信頼区間が99%のガウシアンだけ残す （意味わかってない） 16x16 16x16 16x16 16x16 … タイルごとにスレッドを立ち上げてラスタライズ
8. 処理フロー 1. SfMの点群を初期値として開始 2. 3Dガウシアンをカメラ座標系に投影 3. 投影したガウシアンをラスタライズ 4. 描画画像とGTとで損失計算 5. ガウシアンの密度制御
9. 処理フロー 1. SfMの点群を初期値として開始 2. 3Dガウシアンをカメラ座標系に投影 3. 投影したガウシアンをラスタライズ 4. 描画画像とGTとで損失計算 5. ガウシアンの密度制御 100イテレーションごとに緻密化、𝛼 < 𝜖𝛼 （透明）の場合ガウシアンを破棄 小さいガウシアンは クローン 大きいガウシアンは 分割
10. 処理フロー 1. SfMの点群を初期値として開始 2. 3Dガウシアンをカメラ座標系に投影 3. 投影したガウシアンをラスタライズ 4. 描画画像とGTとで損失計算 5. ガウシアンの密度制御 繰り返す • NNは使ってない • 自動微分はやらない • 全部のガウシアンが勾配を受け取る＝制限なし＝シーン依存のハイパラ不要 手計算してます
11. 結果：実データ Mip-NeRF360 ：高品質だけど、時間かかる Plenoxels, InstantNGP ：速いけど低品質 3D Gaussian Splatting ：高品質かつ速い 7Kイテレーションでもそこそこ良い＝収束速い
12. Ablation Study：初期値の重要性 合成データ（Blender）だと いい加減な初期値（ランダム）でも良い結果 ランダムな初期値でも全体的には良い結果 しかし、背景部分にモヤ(floaters)が出現
13. Ablation Study：ガウシアンの分割やクローンをやらない場合などの違い 大きなガウシアンを分割しないと 背景がだめになる （細かい部分に適応できない？） 小さなガウシアンをクローンしないと 収束が弱くなる
14. Ablation Study：3Dガウシアンが異方性を持つ必要性 割りと露骨に球体が現れる
15. Ablation Study：諸々の効果 • 球面調和関数（Spherical Harmonics, SH） 視点依存の効果を付与できる
16. Limitations（というより性質に近い） • 観測シーンが少ない場合はアーチファクトが発生 • 大きなガウシアンが作られた場合にポッピングが発生（LODの切り替えタイミングで起きるアーチファクト） • 視点位置のアピアランスの影響？ • ラスタライザのガードバンドで棄却される？（説明省きました） • 細長いアーチファクトやポツポツとしたアーチファクトになりがち
17. 思ったこと メタボールっぽい Fuzzy Metaballsというのが1年前にあった https://kanamori.cs.tsukuba.ac.jp/jikken/inner/metaball.pdf
18. 補足
19. Plenoxels https://alexyu.net/plenoxels/
21. Fuzzy Metaballs https://leonidk.com/fuzzy-metaballs/