몰입형 3차원 영상의 고효율 저장 및 전송을 위한 동적 3D Gaussian Splatting 모델의 압축

최재열; 김영규; 정종범; 박준형; 류은석

doi:10.5909/JBE.2024.29.6.915

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저자정보: 최재열 (성균관대학교) 김영규 (성균관대학교) 정종범 (성균관대학교) 박준형 (성균관대학교) 류은석 (성균관대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제29권 제6호

발행연도: 2024.11

수록면: 915 - 930 (16page)

DOI: 10.5909/JBE.2024.29.6.915

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3D gaussian splatting (3DGS) 기술이 고품질의 3차원 재구성 및 고속의 자유 시점 렌더링을 가능하게 함에 따라 이를 응용한 기법이 급속도로 개발되고 있다. 그 중 동적 장면 재구성을 제공하는 4D gaussian splatting (4D-GS)은 위치 및 시간 입력값을 4차원 신경 복셀로 부호화한 후, 이를 보간하여 모든 시간대를 포괄하는 가능한 표준 3DGS 모델에 입력 가능한 변형값을 추론하는 과정을 거친다. 이러한 4D-GS 모델로부터 영상을 렌더링 하기 위해서는 고차원의 feature 정보와 인공신경망, 그리고 표준 3DGS 모델이 공통적으로 필요하기에 전체 파일 크기가 상대적으로 커 저장 및 전송에 비효율적이다. 이에 본 연구에서는 4D-GS를 구성하는 4차원 신경복셀에 대해 2차원 평면으로 분해한 후 이에 양자화를 적용하였고, 동일 복셀 내 다수 채널을 구성하는 평면 간 시간축으로 병합한 후 동영상 코덱을 적용하는 방식으로 압축하였다. 또 다른 구성 요소인 표준 3DGS 집합에 대해서는 기여도 점수 기반으로 제거하는 기법을 도입하였다. 실험 결과 압축을 통해 렌더링 품질을 최소화하여 모델의 전체 비트율을 42.6% 감소시킬 수 있는 것이 확인되었다. 논문에서 제시한 기법을 활용하여 높은 저장 및 전송 효율을 갖는 자유 시점 비디오 시스템을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

#3D gaussian splatting #Free-viewpoint video #Artificial intelligence #Metaverse #Virtual reality

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