Frequency-Aware Density Control via Reparameterization for High-Quality Rendering of 3D Gaussian Splatting

渲染(计算机图形) 计算机科学 高斯分布 计算机图形学(图像) 物理 量子力学
作者
Zhaoyang Zeng,Yuesong Wang,Lili Ju,Tao Guan
出处
期刊:Proceedings of the ... AAAI Conference on Artificial Intelligence [Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)]
卷期号:39 (9): 9833-9841
标识
DOI:10.1609/aaai.v39i9.33066
摘要

By adaptively controlling the density and generating more Gaussians in regions with high-frequency information, 3D Gaussian Splatting (3DGS) can better represent scene details. From the signal processing perspective, representing details usually needs more Gaussians with relatively smaller scales. However, 3DGS currently lacks an explicit constraint linking the density and scale of 3D Gaussians across the domain, leading to 3DGS using improper-scale Gaussians to express frequency information, resulting in the loss of accuracy. In this paper, we propose to establish a direct relation between density and scale through the reparameterization of the scaling parameters and ensure the consistency between them via explicit constraints (i.e., density responds well to changes in frequency). Furthermore, we develop a frequency-aware density control strategy, consisting of densification and deletion, to improve representation quality with fewer Gaussians. A dynamic threshold encourages densification in high-frequency regions, while a scale-based filter deletes Gaussians with improper scale. Experimental results on various datasets demonstrate that our method outperforms existing state-of-the-art methods quantitatively and qualitatively.

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