GDGS: Gradient Domain Gaussian Splatting for Sparse Representation of Radiance Fields

📄 arXiv: 2405.05446v1 📥 PDF

作者: Yuanhao Gong

分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR, cs.LG, eess.IV

发布日期: 2024-05-08

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2404.09105

💡 一句话要点

提出基于梯度域高斯溅射的辐射场稀疏表示方法，提升渲染效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 高斯溅射 辐射场 梯度域 稀疏表示 视图合成

📋 核心要点

  1. 传统3D高斯溅射方法表示密集，计算成本高，难以实现高效的存储和渲染。
  2. 论文提出在梯度域进行高斯溅射，利用梯度的稀疏性，减少高斯瓣的数量，从而提高效率。
  3. 实验表明，该方法在视图合成时计算性能显著提升，可应用于人体建模和室内环境建模等领域。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于梯度域的高斯溅射方法，用于辐射场的稀疏表示。现有3D高斯溅射方法直接作用于信号本身，导致表示密集。即使采用剪枝或蒸馏等技术，结果仍然是密集的。本文通过对原始信号的梯度进行建模来解决这个问题。梯度比原始信号稀疏得多，因此可以使用更少的高斯溅射，从而在训练和渲染过程中实现更高效的存储和更高的计算性能。由于梯度的稀疏性，在视图合成期间，只需要少量像素，从而大大提高了计算性能（快100~1000倍）。二维图像可以通过求解具有线性计算复杂度的泊松方程从梯度中恢复。实验结果证实了梯度的稀疏性和该方法的计算性能。该方法可应用于人体建模和室内环境建模等多种应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射方法直接对辐射场信号进行建模，导致表示非常密集，需要大量的高斯瓣。即使采用剪枝或蒸馏等技术，也难以显著降低表示的密度，从而限制了渲染效率和存储空间。因此，如何实现辐射场的稀疏表示，同时保持渲染质量，是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思想是，与其直接对原始辐射场信号进行建模，不如对信号的梯度进行建模。梯度通常比原始信号更加稀疏，这意味着可以使用更少的高斯瓣来表示梯度场。通过对梯度场进行建模，可以显著降低表示的密度，从而提高渲染效率和节省存储空间。同时，原始图像可以通过求解泊松方程从梯度场中恢复。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1. 使用高斯溅射对辐射场的梯度进行建模。2. 通过优化高斯参数（位置、协方差、颜色等）来拟合梯度场。3. 在渲染阶段，首先渲染梯度图像，然后通过求解泊松方程从梯度图像中恢复原始图像。整个框架利用了梯度场的稀疏性，从而实现了高效的辐射场表示和渲染。

关键创新：该方法最重要的创新点在于，它将高斯溅射应用于辐射场的梯度域，而不是直接应用于原始信号域。这种方法利用了梯度场的稀疏性，从而显著降低了表示的密度，提高了渲染效率。与传统的基于体素或神经辐射场的方法相比，该方法具有更高的渲染速度和更低的存储需求。

关键设计：在梯度域进行高斯溅射的关键设计包括：1. 如何有效地计算和表示梯度场。2. 如何设计损失函数来优化高斯参数，使其能够准确地拟合梯度场。3. 如何高效地求解泊松方程，从梯度图像中恢复原始图像。论文可能采用了特定的梯度计算方法、损失函数设计和泊松求解器来优化性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够显著减少高斯瓣的数量，从而降低存储需求。在视图合成方面，该方法实现了100~1000倍的加速。通过对梯度进行建模，该方法在保持渲染质量的同时，显著提高了计算性能。这些结果验证了该方法在辐射场稀疏表示方面的有效性。

🎯 应用场景

该方法可应用于各种需要高效辐射场表示和渲染的场景，例如虚拟现实、增强现实、游戏开发、三维重建、人体建模、室内环境建模等。通过减少存储需求和提高渲染速度，该方法可以使这些应用在资源受限的设备上运行，并提供更流畅的用户体验。未来，该方法可以进一步扩展到动态场景和光照变化场景。

📄 摘要（原文）

The 3D Gaussian splatting methods are getting popular. However, they work directly on the signal, leading to a dense representation of the signal. Even with some techniques such as pruning or distillation, the results are still dense. In this paper, we propose to model the gradient of the original signal. The gradients are much sparser than the original signal. Therefore, the gradients use much less Gaussian splats, leading to the more efficient storage and thus higher computational performance during both training and rendering. Thanks to the sparsity, during the view synthesis, only a small mount of pixels are needed, leading to much higher computational performance ($100\sim 1000\times$ faster). And the 2D image can be recovered from the gradients via solving a Poisson equation with linear computation complexity. Several experiments are performed to confirm the sparseness of the gradients and the computation performance of the proposed method. The method can be applied various applications, such as human body modeling and indoor environment modeling.