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Les approches récentes représentant des objets et des scènes 3D à l'aide de splats gaussiens montrent une augmentation de la vitesse de rendu sur une variété de plateformes et de dispositifs. Bien que le rendu de telles représentations soit en effet extrêmement efficace, leur stockage et leur transmission sont souvent prohibitifs en termes de coût. Pour représenter des scènes à grande échelle, il est souvent nécessaire de stocker des millions de Gaussiens 3D, occupant des gigaoctets d'espace disque. Cela pose une limitation très pratique, interdisant une adoption généralisée. Plusieurs solutions ont été proposées pour trouver un équilibre entre la taille du disque et la qualité du rendu, réduisant notablement la qualité visuelle. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle représentation qui réduit de manière significative l'empreinte sur disque tout en présentant une qualité similaire ou améliorée par rapport aux splats gaussiens 3D standard. Comparé à d'autres solutions compactes, la nôtre offre des rendus de meilleure qualité avec un stockage considérablement réduit, capable de fonctionner efficacement sur un appareil mobile en temps réel. Notre principale observation est que les points voisins dans la scène peuvent partager des représentations similaires. Ainsi, seul un petit ratio de points 3D doit être stocké. Nous introduisons une approche pour identifier de tels points appelés points parents. Les points écartés, appelés points enfants, ainsi que les attributs peuvent être prédits efficacement par de petits MLP.
Cao et al. (Thu,) ont étudié cette question.