PyGS: Large-scale Scene Representation with Pyramidal 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2405.16829v3 📥 PDF

作者: Zipeng Wang, Dan Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-27 (更新: 2024-05-29)

💡 一句话要点

提出PyGS：基于金字塔3D高斯溅射的大规模场景表示方法

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

关键词: 3D高斯溅射 大规模场景表示 神经辐射场 金字塔结构 快速渲染

📋 核心要点

  1. 现有NeRF方法在大规模场景渲染中存在细节丢失和渲染时间过长的问题，而直接扩展3D高斯溅射又面临多尺度对象集成和初始化困难。
  2. PyGS的核心思想是使用金字塔结构的高斯分布来表示场景，顶层为少量大高斯，底层为密集小高斯，从而实现多尺度细节的有效建模。
  3. 通过快速训练的NeRF初始化金字塔高斯，并使用加权网络动态调整不同金字塔层级的影响，PyGS在多个大规模数据集上实现了显著的性能提升，渲染速度提升超过400倍。

📝 摘要（中文）

神经辐射场(NeRFs)在合成大规模场景的逼真图像方面表现出卓越的能力。然而，它们常常受到细节丢失和渲染时间长的困扰。最近提出的3D高斯溅射(3D Gaussian Splatting)作为一种有效的替代方案，实现了高保真视觉效果和加速渲染性能。然而，扩展3D高斯溅射面临诸多挑战。具体来说，大规模场景需要在多个尺度和不同视点上集成对象，这通常会导致效果不佳，因为高斯需要平衡细节级别。此外，从大规模数据集通过COLMAP生成初始化点既需要大量的计算，又容易导致不完整的重建。为了应对这些挑战，我们提出了基于NeRF初始化的金字塔3D高斯溅射(PyGS)。我们的方法使用以金字塔形式排列的高斯分层集合来表示场景。金字塔的顶层由少量大的高斯组成，而每个后续层容纳更密集的较小高斯集合。我们通过以不同的频率采样快速训练的基于网格的NeRF来有效地初始化这些金字塔高斯。我们将这些金字塔高斯分组到集群中，并使用紧凑的加权网络来动态确定每个集群的每个金字塔级别在渲染期间考虑相机视点的影响。我们的方法在多个大规模数据集上实现了显著的性能飞跃，并实现了比当前最先进方法快400多倍的渲染时间。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模场景下3D高斯溅射方法难以兼顾渲染质量和效率的问题。现有方法在高分辨率下渲染速度慢，低分辨率下细节丢失，且大规模场景的初始化过程计算量大且容易出错。

核心思路：论文的核心思路是采用金字塔结构来表示场景，不同层级的高斯分布负责不同尺度的细节。通过NeRF初始化高斯分布，并使用加权网络动态调整不同层级高斯分布的权重，从而在保证渲染质量的同时提高渲染效率。

技术框架：PyGS的整体框架包括以下几个阶段：1) 使用快速训练的NeRF进行场景初始化；2) 基于NeRF初始化结果，构建金字塔结构的高斯分布；3) 将高斯分布聚类成簇；4) 使用紧凑的加权网络，根据相机视角动态调整每个簇中不同金字塔层级高斯分布的权重；5) 进行渲染。

关键创新：论文的关键创新在于金字塔结构的高斯分布表示方法和基于NeRF的初始化策略。金字塔结构能够有效处理多尺度场景，NeRF初始化能够提供较好的初始高斯分布，避免了从零开始训练的困难。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 金字塔层级的数量和每层高斯分布的数量；2) NeRF的训练方式和初始化参数；3) 加权网络的结构和损失函数，用于动态调整不同层级高斯分布的权重；4) 聚类算法的选择和参数设置。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PyGS在多个大规模数据集上取得了显著的性能提升，渲染速度比现有方法快400多倍。实验结果表明，PyGS能够有效地处理多尺度场景，并生成高质量的渲染图像。与现有方法相比，PyGS在渲染速度和渲染质量方面都具有明显的优势。

🎯 应用场景

PyGS具有广泛的应用前景，包括城市建模、自动驾驶、虚拟现实、增强现实等领域。它可以用于快速生成大规模场景的逼真图像，为用户提供沉浸式的体验。此外，PyGS还可以用于场景编辑、目标检测等任务，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Fields (NeRFs) have demonstrated remarkable proficiency in synthesizing photorealistic images of large-scale scenes. However, they are often plagued by a loss of fine details and long rendering durations. 3D Gaussian Splatting has recently been introduced as a potent alternative, achieving both high-fidelity visual results and accelerated rendering performance. Nonetheless, scaling 3D Gaussian Splatting is fraught with challenges. Specifically, large-scale scenes grapples with the integration of objects across multiple scales and disparate viewpoints, which often leads to compromised efficacy as the Gaussians need to balance between detail levels. Furthermore, the generation of initialization points via COLMAP from large-scale dataset is both computationally demanding and prone to incomplete reconstructions. To address these challenges, we present Pyramidal 3D Gaussian Splatting (PyGS) with NeRF Initialization. Our approach represent the scene with a hierarchical assembly of Gaussians arranged in a pyramidal fashion. The top level of the pyramid is composed of a few large Gaussians, while each subsequent layer accommodates a denser collection of smaller Gaussians. We effectively initialize these pyramidal Gaussians through sampling a rapidly trained grid-based NeRF at various frequencies. We group these pyramidal Gaussians into clusters and use a compact weighting network to dynamically determine the influence of each pyramid level of each cluster considering camera viewpoint during rendering. Our method achieves a significant performance leap across multiple large-scale datasets and attains a rendering time that is over 400 times faster than current state-of-the-art approaches.