AdaGScale：3Dガウススプラッティングにおける視点適応型ガウシアン・スケーリングでガウシアン–タイルの組を削減

要旨: ガウスタイル対の数を減らすことは、GPU上で3Dガウススプラッティング（3D-GS）の描画速度を改善するための最も有望なアプローチの1つです。しかし、ガウスタイル対の間に存在する重要度の差は、これまでの研究では考慮されてきませんでした。本論文では、ガウスタイル対の数を減らすための、新しい視点適応型ガウススケーリング手法であるAdaGScaleを提案します。AdaGScaleは、ガウス中心から遠い位置にある周辺タイルが、ピクセルの色の蓄積に対してほとんど寄与しないという観察に基づいています。これは、色への寄与に基づいてガウスタイル対の数を削減できる可能性を示唆します。AdaGScaleは、前処理段階で各ガウスの周辺領域における色への寄与を効率的に推定し、周辺スコアに基づいてそのサイズを適応的にスケーリングします。その結果、重要度の低いガウスは、交差テスト中により少ないタイルと交差するため、画像品質を維持しつつ描画速度が向上します。スケーリング後のサイズはタイル交差テストにのみ使用され、色の蓄積では元のサイズを保持することで、見た目の忠実性（visual fidelity）を維持します。実験結果は、AdaGScaleがGPU上の元の3D-GSに対して幾何平均で13.8倍の速度向上を達成し、都市規模（city-scale）のシーンにおけるPSNRの低下は約0.5 dBに留まることを示しています。