Splatting bêta déformable

Le Splatting de Gaussiens 3D (3DGS) a permis d'améliorer la reconstruction des champs de radiance en permettant un rendu en temps réel. Toutefois, sa dépendance aux noyaux Gaussiens pour la représentation géométrique et aux harmoniques sphériques (SH) d'ordre faible pour le codage des couleurs limite sa capacité à capturer des géométries complexes et des nuances chromatiques variées. Nous introduisons le Deformable Beta Splatting (DBS), une approche déformable et compacte qui améliore à la fois la représentation géométrique et colorimétrique. Le DBS remplace les noyaux Gaussiens par des noyaux Beta déformables, offrant un support borné et un contrôle adaptatif de la fréquence, permettant ainsi de capturer des détails géométriques fins avec une fidélité accrue tout en assurant une meilleure efficacité mémoire. En outre, nous avons étendu l'utilisation du noyau Beta au codage des couleurs, ce qui favorise une meilleure représentation des composantes diffuses et spéculaires, conduisant à des résultats supérieurs à ceux des méthodes basées sur les SH. Enfin, contrairement aux techniques antérieures de densification qui dépendent des propriétés spécifiques des Gaussiens, nous démontrons mathématiquement que l’ajustement de l’opacité régularisée seule suffit à garantir un échantillonnage de chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC) préservant la distribution, indépendamment du type de noyau utilisé. Les résultats expérimentaux montrent que le DBS atteint une qualité visuelle de pointe tout en utilisant seulement 45 % des paramètres et en rendant 1,5 fois plus vite que 3DGS-MCMC, mettant en évidence les performances supérieures du DBS pour le rendu en temps réel des champs de radiance. Des démonstrations interactives et le code source sont disponibles sur notre site projet : https://rongliu-leo.github.io/beta-splatting/.