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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-16 11:35 黄金比に基づく準乱数サンプリングを用いた4D Gaussian Splattingの高速学習 ○赤井翔虎・北條海斗・青木輝勝（東京工科大）  IMQ2025-35 IE2025-112 MVE2025-42 |
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| 抄録 | （和） | 近年，3D Gaussian Splatting(3DGS)の登場で高速かつ写実的な自由視点画像が生成可能となり，これを応用した4D Gaussian Splatting(4DGS)により自由視点映像の生成も実現した．様々な分野への応用が期待される一方，膨大な計算コストを要し普及していないのが実情である．課題解決のためフレーム群をサンプリングする手法があるが，データ削減が進むにつれて生成結果に著しい影響を及ぼす． 本稿ではこの点に注目し，黄金比の数理的特性を利用した効率的なサンプリング手法を提案する．時空間上の情報の偏りを最小化してシーン全体を網羅することで，少ないフレーム群の条件下でも高精度な自由視点映像の生成を実現する |
| （英） | In recent years, the advent of 3D Gaussian Splatting (3DGS) has facilitated the rapid generation of high-fidelity free-viewpoint image. Furthermore, 4D Gaussian Splatting (4DGS) enables high-fidelity free-viewpoint video generation, its extreme computational cost, driven by redundant frame sequences, limits practical application. Existing frame sampling methods attempt to reduce this overhead but often sacrifice visual quality, creating a trade-off between efficiency and fidelity. To address this, we propose an efficient frame sampling approach utilizing the mathematical properties of the golden ratio. By minimizing spatiotemporal bias, our method achieves comprehensive scene coverage. Evaluation results demonstrate that this golden ratio-based sampling enables high-quality video synthesis even with highly sparse frames, significantly reducing computational costs without compromising visual fidelity. | |
| キーワード | （和） | 自由視点画像 / 自由視点映像 / 4D Gaussian Splatting / 黄金比 / 準乱数 / / / |
| （英） | Novel View Synthesis / Dynamic Novel View Synthesis / 4D Gaussian Splatting / Golden Ratio / Quasi-Random Numbers / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 410, IE2025-112, pp. 87-92, 2026年3月. | |
| 資料番号 | IE2025-112 | |
| 発行日 | 2026-03-09 (IMQ, IE, MVE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IMQ2025-35 IE2025-112 MVE2025-42 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ MVE IMQ IE |
| 開催期間 | 2026-03-16 - 2026-03-18 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa-Sangyoushien-Center |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2026-03-CQ-MVE-IMQ-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 黄金比に基づく準乱数サンプリングを用いた4D Gaussian Splattingの高速学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fast Learning of 4D Gaussian Splatting Using Golden Ratio-Based Quasi-Random Sampling |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自由視点画像 / Novel View Synthesis |
| キーワード(2)（和/英） | 自由視点映像 / Dynamic Novel View Synthesis |
| キーワード(3)（和/英） | 4D Gaussian Splatting / 4D Gaussian Splatting |
| キーワード(4)（和/英） | 黄金比 / Golden Ratio |
| キーワード(5)（和/英） | 準乱数 / Quasi-Random Numbers |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 赤井 翔虎 / Shogo Akai / アカイ ショウゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北條 海斗 / Kaito Hojho / ホウジョウ カイト |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 輝勝 / Terumasa Aoki / アオキ テルマサ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-16 11:35:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IMQ2025-35, IE2025-112, MVE2025-42 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.408(IMQ), no.410(IE), no.411(MVE) |
| ページ範囲 | pp.87-92 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-09 (IMQ, IE, MVE) |
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