TideGS: 아웃오브코어 최적화를 통한 10억 개 이상의 3D Gaussian Splatting 프리미티브 확장형 학습
TideGS: Scalable Training of Over One Billion 3D Gaussian Splatting Primitives via Out-of-Core Optimization
TL;DR AI
1분핵심 요약
연구진은 3D Gaussian Splatting을 위한 오프코어(out-of-core) 학습 프레임워크 TideGS를 공개했다.
TideGS는 블록 가상화 기하구조, 비동기 파이프라인, 궤적 적응형 차등 스트리밍으로 SSD-CPU-GPU 간 파라미터를 이동시킨다.
이 설계를 통해 단일 24GB GPU로 10억 개가 넘는 가우시안을 학습할 수 있다.
이 접근법은 대규모 장면 재구성을 더 큰 규모로 확장하면서 품질도 향상시킨다.