ТРАНСФОРМАЦІЯ СУЧАСНИХ ПАРАДИГМ 3D-МОДЕЛЮВАННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ МЕТОДІВ 3D-ГАУССОВОГО СПЛЕТТИНГУ
DOI:
https://doi.org/10.17721/3041-2323.2025.40-54Ключові слова:
реконструкція 3D-сцен, рендеринг у реальному часі, нейронний рендеринг, 3D Gaussian SplattingАнотація
У роботі досліджено 3D Gaussian Splatting (3D GS) — новий і високоефективний підхід до реконструкції та візуалізації тривимірних сцен у режимі реального часу. 3D GS запроваджує явне та диференційовне подання сцени, що складається з мільйонів навчальних тривимірних гаусових елементів. Описано процес роботи 3D GS – від ініціалізації на основі Structure-from-Motion до ітеративної оптимізації та рендерингу. Також висвітлено потенціал застосування 3D GS у різних доменах, зокрема в монокулярному SLAM, RGB-D-картуванні, семантичній реконструкції та моделюванні динамічних сцен. Порівняльний аналіз демонструє, що 3D GS забезпечує переконливий компроміс між візуальною якістю, часом навчання та швидкістю інференсу – перевершуючи як класичні фотограмметричні методи, так і попередні техніки нейронного рендерингу в низці бенчмарків. Отримані результати акцентують, що 3D Gaussian Splatting є трансформаційним інструментом для сучасних завдань 3D-моделювання, особливо в сценаріях, де потрібні швидкодія, редагованість і масштабованість.
Посилання
Arxiv.org. (2024). Stereo 3D Gaussian Splatting SLAM for Outdoor Urban Scenes. Отримано 29 вересня 2025 з https://arxiv.org/html/2507.23677v1.
Bernhard Kerbl, Kopanas, G., Leimkühler, T. and Drettakis, G. (2023). 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering. ACM Transactions on Graphics, 42(4), pp.1–14. https://doi.org/10.1145/3592433.
Chen, S., Yuan, S., Nguyen, T.-M., Huang, Z., Shi, C., Jing, J. and Xie, L. (2025). EGS-SLAM: RGB-D Gaussian Splatting SLAM with Events. arXiv.org. Отримано 29 вересня 2025 з https://arxiv.org/abs/2508.07003.
Desboeufs, A. (н.д.). Point Sample Rendering. Отримано 29 вересня 2025 з https://cgl.ethz.ch/Downloads/Seminar_Arbeiten/1999/adesboeufs.pdf.
Drofova, I., Guo, W., Wang, H. and Adamek, M. (2023). Use of scanning devices for object 3D reconstruction by photogrammetry and visualization in virtual reality. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 12(2), pp.868–881. https://doi.org/10.11591/eei.v12i2.4584.
Ebert, D. (2023). Introduction to 3D Gaussian Splatting. huggingface.co. Отримано 29 вересня 2025 з https://huggingface.co/blog/gaussian-splatting.
Fei, B., Xu, J., Zhang, R., Zhou, Q., Yang, W. and He, Y. (2024). 3D Gaussian Splatting as New Era: A Survey. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, pp.1–20. https://doi.org/10.1109/tvcg.2024.3397828.
Goesele, M., Ackermann, J., Fuhrmann, S., Klowsky, R., Langguth, F., Mücke, P. and Ritz, M. (2010). Scene Reconstruction from Community Photo Collections. Computer, 43(6), pp.48–53. https://doi.org/10.1109/mc.2010.176.
Gortler, S.J., Grzeszczuk, R., Szeliski, R. and Cohen, M.F. (1996). The lumigraph. Proceedings of the 23rd Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques – SIGGRAPH ’96. https://doi.org/10.1145/237170.237200.
Hu, Y., Liu, R., Chen, M., Beerel, P. and Feng, A. (2025). SplatMAP: Online Dense Monocular SLAM with 3D Gaussian Splatting. Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques, 8(1), pp.1–18. https://doi.org/10.1145/3728310.
Ji, Y., Liu, Y., Xie, G., Ma, B., Xie, Z. and Liu, H. (2024). NEDS-SLAM: A Neural Explicit Dense Semantic SLAM Framework using 3D Gaussian Splatting. IEEE Robotics and Automation Letters, 9(10), pp.8778–8785. https://doi.org/10.1109/lra.2024.3451390.
Li, B., Hao, V.C., Stuckey, P.J., Reid, I. and Rezatofighi, H. (2025). Hier-SLAM++: Neuro-Symbolic Semantic SLAM with a Hierarchically Categorical Gaussian Splatting. arXiv.org. Отримано 29 вересня 2025 з https://arxiv.org/abs/2502.14931.
Matsuki, H., Murai, R., Paul, K. and Davison, A.J. (2025). Gaussian Splatting SLAM. arXiv.org. Отримано 29 вересня 2025 з https://arxiv.org/abs/2312.06741
Mildenhall, B., Srinivasan, P., Tancik, M., Barron, J., Ramamoorthi, R. and Ng, R. (2020). NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis. Отримано 29 вересня 2025 з https://arxiv.org/pdf/2003.08934.
Niemeyer, M., Manhardt, F., Rakotosaona, M.-J., Oechsle, M., Duckworth, D., Gosula, R., Tateno, K., Bates, J., Kaeser, D. and Tombari, F. (2024). RadSplat: Radiance Field-Informed Gaussian Splatting for Robust Real-Time Rendering with 900+ FPS. arXiv.org. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.13806.
Scianna, A. and La Guardia, M. (2019). Survey and Photogrammetric Restitution of Monumental Complexes: Issues and Solutions—The Case of the Manfredonic Castle of Mussomeli. Heritage, 2(1), pp.774–786. https://doi.org/10.3390/heritage2010050.
Snavely, N., Seitz, S. and Szeliski, R. (н.д.). Photo Tourism: Exploring Photo Collections in 3D. Отримано 29 вересня 2025 з https://phototour.cs.washington.edu/Photo_Tourism.pdf.
Tancik, M., Weber, E., Ng, E., Li, R., Yi, B., Kerr, J., Wang, T., Kristoffersen, A., Austin, J., Salahi, K., Ahuja, A., McAllister, D. and Kanazawa, A. (2023). Nerfstudio: A Modular Framework for Neural Radiance Field Development. arXiv (Cornell University). https://doi.org/10.1145/3588432.3591516.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Прикладні інформаційні системи та технології в цифровому суспільстві
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
