PRTGS: Precomputed Radiance Transfer of Gaussian Splats for Real-Time High-Quality Relighting

📄 arXiv: 2408.03538v1 📥 PDF

作者: Yijia Guo, Yuanxi Bai, Liwen Hu, Ziyi Guo, Mianzhi Liu, Yu Cai, Tiejun Huang, Lei Ma

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-07

💡 一句话要点

PRTGS：预计算高斯溅射辐射传输，实现实时高质量动态光照效果

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

关键词: 高斯溅射 辐射传输 实时渲染 动态光照 预计算 光线追踪 间接光照

📋 核心要点

  1. 现有基于3DGS的光照重定向方法难以实时计算高质量阴影和间接光照，导致渲染效果不真实。
  2. PRTGS通过预计算3D高斯溅射的辐射传输，将复杂的阴影和间接光照计算离线完成。
  3. 实验结果表明，PRTGS在保持训练速度的同时，实现了高质量的实时动态光照效果，帧率超过30fps。

📝 摘要（中文）

我们提出了高斯溅射预计算辐射传输（PRTGS），这是一种针对低频光照环境中高斯溅射的实时高质量光照重定向方法。该方法通过预计算3D高斯溅射的辐射传输来捕捉柔和阴影和相互反射。现有研究表明，3D高斯溅射（3DGS）在动态光照场景中的效率优于神经场。然而，目前基于3DGS的光照重定向方法在动态光照下实时计算高质量阴影和间接光照方面仍然存在困难，导致渲染结果不真实。我们通过预计算复杂传输函数（如阴影）所需的高成本传输模拟来解决这个问题，并将生成的传输函数表示为每个高斯溅射的密集向量或矩阵集。我们针对训练和渲染阶段引入了不同的预计算方法，以及用于3D高斯溅射的独特光线追踪和间接光照预计算技术，以加速训练速度并计算与环境光相关的准确间接光照。实验分析表明，我们的方法在保持有竞争力的训练时间的同时，实现了最先进的视觉质量，并允许在1080p分辨率下对动态光照和相对复杂的场景进行高质量实时（30+ fps）光照重定向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在动态光照条件下，基于3D高斯溅射（3DGS）的渲染方法难以实时生成高质量阴影和间接光照的问题。现有方法在处理复杂光照效果时计算量大，难以满足实时渲染的需求，导致渲染结果不真实。

核心思路：论文的核心思路是预计算辐射传输（PRT），将计算量大的阴影和间接光照效果预先计算好，存储为每个高斯溅射的传输函数。在渲染时，直接使用预计算的结果，从而大大减少了实时计算的负担。

技术框架：PRTGS包含训练和渲染两个阶段。在训练阶段，首先使用独特的光线追踪和间接光照预计算技术，为每个高斯溅射计算辐射传输函数。然后，将这些传输函数存储为密集向量或矩阵。在渲染阶段，根据动态光照条件，使用预计算的传输函数快速计算每个高斯溅射的光照效果，并进行渲染。

关键创新：该方法最重要的创新点在于针对3D高斯溅射提出了高效的辐射传输预计算方法。具体来说，论文设计了专门用于训练和渲染阶段的不同预计算策略，并提出了独特的光线追踪和间接光照预计算技术，从而加速了训练过程，并提高了间接光照的计算精度。

关键设计：论文针对训练和渲染阶段设计了不同的预计算方法，具体细节未知。此外，论文还使用了独特的光线追踪和间接光照预计算技术，但具体实现细节未知。损失函数和网络结构等信息也未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PRTGS在保持与现有方法相当的训练时间的同时，实现了最先进的视觉质量。该方法能够在1080p分辨率下，以超过30fps的帧率对动态光照和相对复杂的场景进行高质量的实时光照重定向。具体性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

PRTGS可应用于需要实时动态光照效果的场景，例如游戏、虚拟现实、增强现实等。该方法能够提升渲染质量，增强沉浸感，并为用户提供更逼真的视觉体验。未来，该技术有望扩展到更复杂的场景和光照条件，并与其他渲染技术相结合，进一步提升渲染效果。

📄 摘要（原文）

We proposed Precomputed RadianceTransfer of GaussianSplats (PRTGS), a real-time high-quality relighting method for Gaussian splats in low-frequency lighting environments that captures soft shadows and interreflections by precomputing 3D Gaussian splats' radiance transfer. Existing studies have demonstrated that 3D Gaussian splatting (3DGS) outperforms neural fields' efficiency for dynamic lighting scenarios. However, the current relighting method based on 3DGS still struggles to compute high-quality shadow and indirect illumination in real time for dynamic light, leading to unrealistic rendering results. We solve this problem by precomputing the expensive transport simulations required for complex transfer functions like shadowing, the resulting transfer functions are represented as dense sets of vectors or matrices for every Gaussian splat. We introduce distinct precomputing methods tailored for training and rendering stages, along with unique ray tracing and indirect lighting precomputation techniques for 3D Gaussian splats to accelerate training speed and compute accurate indirect lighting related to environment light. Experimental analyses demonstrate that our approach achieves state-of-the-art visual quality while maintaining competitive training times and allows high-quality real-time (30+ fps) relighting for dynamic light and relatively complex scenes at 1080p resolution.