MMGS: Multi-view Ranking 기반의 Optimal Transport Aggregation을 통한 10배 압축된 3DGS

요약

MMGS는 3D Gaussian Splatting(3DGS)의 방대한 데이터 오버헤드 문제를 해결하기 위해 Optimal Transport(OT) 기반의 집계 방식을 제안하는 프레임워크입니다. 다중 뷰 기여도 순위 지정과 전역적 기하학적 분포 매칭을 통해 중복된 프리미티브를 효과적으로 병합합니다. 이를 통해 기존 방식 대비 프리미티브 사용량을 10%로 줄이면서도 최첨단 렌더링 품질과 10배 빠른 학습 속도를 달성했습니다.

핵심 포인트

• 다중 뷰 3D Gaussian 기여도 순위 지정 메커니즘을 통한 기하학적 일관성 기반 프리미티브 필터링
• Optimal Transport(OT) 알고리즘을 활용하여 기하학적 구조를 보존하며 중복 프리미티브 병합
• 가우시안 분포 특성을 유지하는 OT 기반 밀집화 연산자 설계
• 기존 3DGS 대비 프리미티브 90% 감소 및 학습 속도 10배 향상