EAGLES: Efficient Accelerated 3D Gaussians with Lightweight EncodingS

📄 arXiv: 2312.04564v3 📥 PDF

作者: Sharath Girish, Kamal Gupta, Abhinav Shrivastava

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-12-07 (更新: 2024-09-26)

备注: Website: https://efficientgaussian.github.io Code: https://github.com/Sharath-girish/efficientgaussian

💡 一句话要点

EAGLES：轻量级编码加速高效3D高斯模型，显著降低内存占用。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D高斯溅射 神经渲染 量化嵌入 由粗到精训练 场景重建 内存优化 实时渲染

📋 核心要点

  1. 3D高斯溅射虽然渲染速度快，但由于需要大量高斯点云，导致内存占用过高，限制了其应用。
  2. EAGLES通过量化嵌入降低单点内存需求，并结合由粗到精的训练策略，加速高斯点云优化。
  3. 实验表明，EAGLES在保证重建质量的前提下，显著降低了内存占用，并提升了训练和推理速度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为EAGLES的技术，旨在解决3D高斯溅射(3D-GS)在novel-view场景合成中内存需求大的问题。3D-GS虽然实现了实时渲染和加速训练，但其基于高斯点云表示需要大量内存。EAGLES利用量化嵌入来显著降低每个点的内存存储需求，并采用由粗到精的训练策略，以更快、更稳定地优化高斯点云。该方法包含一个剪枝阶段，减少了场景表示中的高斯数量，从而加快了训练和渲染速度，实现了高分辨率场景的实时渲染。实验结果表明，EAGLES在保持重建质量的同时，将存储内存减少了一个数量级以上，并在各种数据集和场景上验证了其有效性，同时实现了更快的训练/推理速度。

🔬 方法详解

问题定义：3D高斯溅射(3D-GS)在novel-view场景合成中取得了显著进展，但其依赖于大量高斯分布来表示场景，导致训练和存储需要巨大的内存资源。现有的3D-GS方法在高分辨率场景下，内存瓶颈尤为突出，限制了其在资源受限设备上的应用。

核心思路：EAGLES的核心思路是通过减少每个高斯分布的内存占用和减少高斯分布的总数量来降低整体内存需求。具体而言，采用量化嵌入来压缩每个高斯分布的特征向量，并使用由粗到精的训练策略来优化高斯分布的数量，从而在不损失重建质量的前提下，显著降低内存占用。

技术框架：EAGLES包含以下几个主要阶段：1) 初始化：使用传统方法初始化高斯点云。2) 量化嵌入：将每个高斯分布的特征向量量化为更小的嵌入向量。3) 由粗到精训练：首先使用较少的迭代次数和较低的分辨率进行训练，然后逐步增加迭代次数和分辨率。4) 剪枝：移除对场景重建贡献较小的高斯分布，进一步减少高斯分布的数量。

关键创新：EAGLES的关键创新在于：1) 使用量化嵌入来显著降低每个高斯分布的内存占用，这是一种轻量级的编码方式。2) 采用由粗到精的训练策略，加速了高斯点云的优化过程，并提高了训练的稳定性。3) 引入剪枝阶段，进一步减少了高斯分布的数量，从而降低了内存占用和计算复杂度。

关键设计：量化嵌入的具体实现方式未知，但可以推测使用了聚类或矢量量化等技术。由粗到精的训练策略中，分辨率和迭代次数的增加方式未知。剪枝阶段的具体实现方式未知，但可能使用了基于梯度或重建误差的剪枝策略。损失函数可能包括重建损失、正则化损失等。

📊 实验亮点

EAGLES在多个数据集上进行了验证，实验结果表明，EAGLES能够在保持重建质量的同时，将存储内存减少10-20倍，并显著提升训练和推理速度。与现有方法相比，EAGLES在内存效率和渲染速度方面取得了显著的提升。

🎯 应用场景

EAGLES技术可应用于移动设备上的实时3D场景重建、增强现实(AR)和虚拟现实(VR)应用、以及自动驾驶等领域。通过降低内存占用和提升渲染速度，EAGLES使得这些应用能够在资源受限的平台上运行，并提供更流畅的用户体验。未来，该技术有望推动3D场景重建在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Recently, 3D Gaussian splatting (3D-GS) has gained popularity in novel-view scene synthesis. It addresses the challenges of lengthy training times and slow rendering speeds associated with Neural Radiance Fields (NeRFs). Through rapid, differentiable rasterization of 3D Gaussians, 3D-GS achieves real-time rendering and accelerated training. They, however, demand substantial memory resources for both training and storage, as they require millions of Gaussians in their point cloud representation for each scene. We present a technique utilizing quantized embeddings to significantly reduce per-point memory storage requirements and a coarse-to-fine training strategy for a faster and more stable optimization of the Gaussian point clouds. Our approach develops a pruning stage which results in scene representations with fewer Gaussians, leading to faster training times and rendering speeds for real-time rendering of high resolution scenes. We reduce storage memory by more than an order of magnitude all while preserving the reconstruction quality. We validate the effectiveness of our approach on a variety of datasets and scenes preserving the visual quality while consuming 10-20x lesser memory and faster training/inference speed. Project page and code is available https://efficientgaussian.github.io