F-3DGS: Factorized Coordinates and Representations for 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2405.17083v2 📥 PDF

作者: Xiangyu Sun, Joo Chan Lee, Daniel Rho, Jong Hwan Ko, Usman Ali, Eunbyung Park

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-27 (更新: 2024-05-28)

备注: Our project page including code is available at https://xiangyu1sun.github.io/Factorize-3DGS/

💡 一句话要点

提出因子分解3D高斯溅射(F-3DGS)，在保证图像质量的同时显著降低存储需求。

🎯 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 因子分解 存储优化 实时渲染

📋 核心要点

  1. NeRF计算成本高昂，难以在资源受限环境和实时应用中部署，3DGS虽然速度快但存储需求大。
  2. F-3DGS通过因子分解，用更少的高斯函数近似密集高斯簇，降低存储开销，同时保持图像质量。
  3. 实验结果表明，F-3DGS在显著降低存储成本的同时，保持了与原始3DGS相当的渲染质量。

📝 摘要（中文）

神经辐射场(NeRF)在表示3D场景和合成新视角方面取得了显著进展。然而，NeRF的高计算成本对其在资源受限环境和实时应用中的部署提出了挑战。作为NeRF类神经渲染方法的替代方案，3D高斯溅射(3DGS)在保持出色图像质量的同时提供了快速的渲染速度。然而，由于它使用大量高斯函数来表示对象和场景，因此需要大量的存储空间才能实现高质量的表示。为了减轻存储开销，我们提出了一种新颖的方法，即因子分解3D高斯溅射(F-3DGS)，该方法在保持图像质量的同时，极大地降低了存储需求。受到经典矩阵和张量分解技术的启发，我们的方法通过有效的因子分解，用明显更少的高斯函数来表示和近似密集的高斯函数簇。我们的目标是通过用每个轴及其组合的有限信息来近似表示它们，从而有效地表示密集的3D高斯函数。这种方法允许我们编码大量的高斯函数以及它们的必要属性——例如颜色、尺度和旋转——这些属性对于使用相对较少的元素进行渲染是必需的。大量的实验结果表明，F-3DGS在渲染图像中保持了相当的质量，同时实现了存储成本的显著降低。

🔬 方法详解

问题定义：3D高斯溅射(3DGS)虽然渲染速度快，但由于需要大量高斯函数来表示场景，因此存储需求巨大。这限制了其在存储资源有限的设备上的应用，以及大规模场景的表示。现有方法难以在存储效率和渲染质量之间取得平衡。

核心思路：受到矩阵和张量分解的启发，F-3DGS的核心思想是将密集的高斯函数簇分解为多个因子，每个因子代表一个轴向的信息或轴向组合的信息。通过这种分解，可以用远少于原始数量的高斯函数来近似表示原始场景，从而降低存储需求。这种设计基于高斯函数在空间中存在冗余信息的假设，通过分解可以去除冗余，实现高效表示。

技术框架：F-3DGS的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 初始化：使用与原始3DGS相同的方式初始化高斯函数。2) 因子分解：对高斯函数簇进行因子分解，得到一系列因子。3) 优化：使用梯度下降等优化算法，优化因子参数，使得渲染结果尽可能接近真实图像。4) 渲染：使用分解后的高斯函数进行渲染，生成新视角的图像。

关键创新：F-3DGS最关键的创新在于其因子分解的思想。与直接使用大量高斯函数表示场景不同，F-3DGS通过分解将高斯函数表示为多个因子的组合。这种方法能够有效地去除冗余信息，从而显著降低存储需求。与现有方法的本质区别在于，F-3DGS不是直接优化高斯函数的参数，而是优化因子参数，从而间接地控制高斯函数的分布。

关键设计：F-3DGS的关键设计包括：1) 因子分解的具体方式：论文中可能采用了特定的因子分解方法，例如CP分解或Tucker分解。2) 因子数量的选择：因子数量决定了表示的精度和存储需求之间的平衡。3) 损失函数的设计：损失函数用于衡量渲染结果与真实图像之间的差异，并指导因子参数的优化。4) 优化算法的选择：优化算法用于更新因子参数，使其能够更好地表示原始场景。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

F-3DGS在多个数据集上进行了实验，结果表明，在保持与原始3DGS相当的渲染质量的前提下，F-3DGS能够显著降低存储需求。具体的性能数据（例如，存储减少的百分比，PSNR、SSIM等指标）需要在论文中查找。实验结果证明了F-3DGS在存储效率方面的优势。

🎯 应用场景

F-3DGS在虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、机器人导航、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建更逼真、更高效的3D场景表示，从而提升用户体验，降低设备功耗，并提高系统的实时性。尤其是在移动设备和嵌入式系统等资源受限的环境中，F-3DGS的优势将更加明显。未来，F-3DGS有望成为构建大规模3D场景的关键技术。

📄 摘要（原文）

The neural radiance field (NeRF) has made significant strides in representing 3D scenes and synthesizing novel views. Despite its advancements, the high computational costs of NeRF have posed challenges for its deployment in resource-constrained environments and real-time applications. As an alternative to NeRF-like neural rendering methods, 3D Gaussian Splatting (3DGS) offers rapid rendering speeds while maintaining excellent image quality. However, as it represents objects and scenes using a myriad of Gaussians, it requires substantial storage to achieve high-quality representation. To mitigate the storage overhead, we propose Factorized 3D Gaussian Splatting (F-3DGS), a novel approach that drastically reduces storage requirements while preserving image quality. Inspired by classical matrix and tensor factorization techniques, our method represents and approximates dense clusters of Gaussians with significantly fewer Gaussians through efficient factorization. We aim to efficiently represent dense 3D Gaussians by approximating them with a limited amount of information for each axis and their combinations. This method allows us to encode a substantially large number of Gaussians along with their essential attributes -- such as color, scale, and rotation -- necessary for rendering using a relatively small number of elements. Extensive experimental results demonstrate that F-3DGS achieves a significant reduction in storage costs while maintaining comparable quality in rendered images.