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Splatter Image 개요
Splatter Image는 초고속 단일 뷰 3D 재구성을 위한 방법입니다. 이 방법으로 1개의 GPU에서 학습하고, 초당 38 프레임(FPS), 렌더링은 초당 588 프레임(FPS)으로 재구성할 수 있습니다. Splatter Image는 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting)에 기반하여, 실시간 렌더링, 빠른 학습, 다중 뷰 재구성 등에 뛰어난 확장성을 제공합니다. 이 방법은 학습 기반으로, 테스트 시에는 신경망의 피드포워드 평가(Feed-Forward Evaluation)만 필요합니다. 주요 혁신은 2D 이미지에서 이미지로의 네트워크를 사용하여 입력 이미지를 픽셀당 하나의 3D 가우시안으로 매핑하는 것입니다.
이 방법은 여러 이미지를 입력으로 통합하도록 확장되어, 교차-어텐션 뷰(cross-attention views)를 추가함으로써, 표준 벤치마크에서 빠른 재구성뿐만 아니라 PSNR, LPIPS 등의 측정치에서 최근의 비용이 많이 드는 기준보다 더 나은 결과를 보여줍니다. 가우시안 스플래팅은 3D 객체의 고화질 360도 재구성을 제공하며, 각 픽셀은 가우시안의 투명도, 형태, 색상을 포함합니다.
소개 영상
측정 지표 설명
PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)
이 메트릭(피크 신호 대 잡음 비율)은 원본 이미지와 압축 또는 재구성된 이미지 간의 품질 차이를 측정합니다. 높은 PSNR 값은 두 이미지 간의 차이가 적음을 의미하며, 일반적으로 이미지 품질이 높다고 여겨집니다. PSNR은 원본 이미지와 비교하여 재구성된 이미지의 정확도를 수치적으로 나타내는 데 사용됩니다.
LPIPS(Learned Perceptual Image Patch Similarity)
최근에 개발된 이 메트릭은 인간의 시각적 인식을 모방하여 이미지 품질을 평가합니다. 신경망을 사용하여 이미지 패치 간의 유사성을 학습하고, 이를 통해 이미지 간의 차이를 보다 인지적으로 측정합니다. LPIPS는 특히 이미지 재구성, 슈퍼 해상도 및 기타 이미지 처리 작업에서 이미지의 주관적 품질을 평가하는 데 유용합니다.