4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene Rendering

📄 arXiv: 2310.08528v3 📥 PDF

作者: Guanjun Wu, Taoran Yi, Jiemin Fang, Lingxi Xie, Xiaopeng Zhang, Wei Wei, Wenyu Liu, Qi Tian, Xinggang Wang

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-10-12 (更新: 2024-07-15)

备注: CVPR 2024. Project page: https://guanjunwu.github.io/4dgs/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出4D高斯点云渲染方法以解决动态场景实时渲染问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 动态场景渲染 4D高斯点云 实时渲染 神经体素 高效建模

📋 核心要点

  1. 动态场景渲染面临复杂运动建模与高效性之间的矛盾，现有方法难以兼顾。
  2. 本文提出4D高斯点云（4D-GS）作为动态场景的整体表示，结合3D高斯与4D神经体素。
  3. 实验显示，4D-GS在高分辨率下实现82 FPS的实时渲染，质量优于或等于现有方法。

📝 摘要（中文）

动态场景的表示与渲染一直是一个重要但具有挑战性的任务，尤其是在准确建模复杂运动的同时保证高效性。为实现实时动态场景渲染并提高训练和存储效率，本文提出了4D高斯点云（4D-GS）作为动态场景的整体表示。4D-GS引入了一种新颖的显式表示，结合了3D高斯和4D神经体素。通过受HexPlane启发的分解神经体素编码算法，本文高效构建了来自4D神经体素的高斯特征，并应用轻量级多层感知机（MLP）预测新时间戳的高斯变形。实验结果表明，4D-GS在RTX 3090 GPU上以800×800分辨率实现了82 FPS的实时渲染，同时保持了与现有最先进方法相当或更好的质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决动态场景渲染中的复杂运动建模与高效性之间的矛盾。现有方法通常采用3D-GS逐帧处理，难以实现实时性能和高效存储。

核心思路：提出4D高斯点云（4D-GS）作为动态场景的整体表示，利用4D神经体素与3D高斯的结合，旨在提高渲染效率和质量。

技术框架：整体架构包括4D神经体素的编码、Gaussian特征的构建以及轻量级MLP的高斯变形预测。通过分解神经体素编码算法，优化了特征提取过程。

关键创新：最重要的创新在于4D-GS的提出，它将动态场景视为一个整体，而非逐帧处理，显著提高了渲染效率和效果。

关键设计：采用分解神经体素编码算法，结合轻量级MLP进行高斯变形预测，确保了在高分辨率下的实时渲染性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，4D-GS在RTX 3090 GPU上以800×800分辨率实现82 FPS的实时渲染，性能优于现有最先进方法，展示了显著的效率提升和质量保证。

🎯 应用场景

该研究在虚拟现实、游戏开发、影视特效等领域具有广泛的应用潜力。通过实现高效的动态场景渲染，能够提升用户体验，推动相关技术的进步与普及。

📄 摘要（原文）

Representing and rendering dynamic scenes has been an important but challenging task. Especially, to accurately model complex motions, high efficiency is usually hard to guarantee. To achieve real-time dynamic scene rendering while also enjoying high training and storage efficiency, we propose 4D Gaussian Splatting (4D-GS) as a holistic representation for dynamic scenes rather than applying 3D-GS for each individual frame. In 4D-GS, a novel explicit representation containing both 3D Gaussians and 4D neural voxels is proposed. A decomposed neural voxel encoding algorithm inspired by HexPlane is proposed to efficiently build Gaussian features from 4D neural voxels and then a lightweight MLP is applied to predict Gaussian deformations at novel timestamps. Our 4D-GS method achieves real-time rendering under high resolutions, 82 FPS at an 800$\times$800 resolution on an RTX 3090 GPU while maintaining comparable or better quality than previous state-of-the-art methods. More demos and code are available at https://guanjunwu.github.io/4dgs/.