Mipmap-GS: Let Gaussians Deform with Scale-specific Mipmap for Anti-aliasing Rendering

📄 arXiv: 2408.06286v1 📥 PDF

作者: Jiameng Li, Yue Shi, Jiezhang Cao, Bingbing Ni, Wenjun Zhang, Kai Zhang, Luc Van Gool

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-12

备注: 9 pages

💡 一句话要点

Mipmap-GS：通过尺度特定Mipmap形变高斯分布实现抗锯齿渲染

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

关键词: 3D高斯溅射 新视角合成 抗锯齿渲染 Mipmap 尺度自适应 高斯分布 渲染优化

📋 核心要点

  1. 现有3DGS方法在高倍放大时出现严重退化，缺乏尺度自适应能力，无法有效处理锯齿问题。
  2. Mipmap-GS通过引入尺度特定的信息，自适应调整高斯分布的属性和分布，使其能够适应任意尺度。
  3. 实验表明，Mipmap-GS在放大和缩小情况下均显著优于3DGS，PSNR指标平均提升超过9dB。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)因其卓越的渲染效率和高保真度在新视角合成领域备受关注。然而，由于单尺度训练导致的不可调整的表示，训练后的高斯分布在高倍放大时会出现严重的退化。虽然一些方法试图通过选择性渲染或对图元进行滤波等后处理技术来解决这个问题，但高斯分布中没有包含尺度特定的信息。本文提出了一种统一的优化方法，通过自适应调整图元的属性（例如，颜色、形状和大小）和分布（例如，位置），使高斯分布能够适应任意尺度。受到mipmap技术的启发，我们为目标尺度设计了伪ground-truth，并提出了尺度一致性引导损失，将尺度信息注入到3D高斯分布中。我们的方法是一个即插即用模块，适用于任何3DGS模型，以解决放大和缩小时的锯齿问题。大量的实验证明了我们方法的有效性。值得注意的是，在NeRF Synthetic数据集上，我们的方法在放大时的PSNR比3DGS平均高出9.25 dB，在缩小时的PSNR高出10.40 dB。

🔬 方法详解

问题定义：3D高斯溅射(3DGS)虽然渲染效率高，但由于其基于单尺度训练，在高倍放大或缩小时会出现严重的锯齿伪影，导致图像质量下降。现有的后处理方法虽然能缓解部分问题，但无法从根本上解决高斯分布缺乏尺度信息的问题。

核心思路：Mipmap-GS的核心思路是借鉴mipmap技术，将尺度信息直接嵌入到3D高斯分布中，使其能够根据不同的尺度自适应地调整形状、大小和位置。通过这种方式，可以有效地减少锯齿伪影，提高渲染质量。

技术框架：Mipmap-GS作为一个即插即用的模块，可以集成到现有的3DGS模型中。其主要流程包括：1) 为目标尺度生成伪ground-truth；2) 利用尺度一致性引导损失，将尺度信息注入到3D高斯分布中；3) 在渲染过程中，根据视角和尺度自适应地调整高斯分布的参数。

关键创新：Mipmap-GS的关键创新在于将mipmap的思想引入到3D高斯溅射中，通过尺度一致性引导损失，实现了高斯分布的尺度自适应性。与现有的后处理方法相比，Mipmap-GS能够从根本上解决高斯分布缺乏尺度信息的问题。

关键设计：Mipmap-GS的关键设计包括：1) 伪ground-truth的生成方式，需要保证其与目标尺度下的真实图像尽可能一致；2) 尺度一致性引导损失的设计，需要能够有效地将尺度信息注入到高斯分布中，同时避免引入额外的噪声；3) 高斯分布参数的自适应调整策略，需要能够根据视角和尺度，动态地调整高斯分布的形状、大小和位置。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Mipmap-GS在NeRF Synthetic数据集上取得了显著的性能提升。在放大情况下，PSNR指标比3DGS平均高出9.25 dB；在缩小情况下，PSNR指标比3DGS平均高出10.40 dB。实验结果表明，Mipmap-GS能够有效地解决3DGS在高倍放大和缩小情况下的锯齿问题，显著提升渲染质量。

🎯 应用场景

Mipmap-GS可广泛应用于新视角合成、虚拟现实、增强现实等领域。通过提高渲染质量和减少锯齿伪影，可以提升用户体验，并为更逼真的3D场景渲染提供技术支持。该方法还可应用于游戏开发、电影制作等领域，以实现更高质量的视觉效果。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) has attracted great attention in novel view synthesis because of its superior rendering efficiency and high fidelity. However, the trained Gaussians suffer from severe zooming degradation due to non-adjustable representation derived from single-scale training. Though some methods attempt to tackle this problem via post-processing techniques such as selective rendering or filtering techniques towards primitives, the scale-specific information is not involved in Gaussians. In this paper, we propose a unified optimization method to make Gaussians adaptive for arbitrary scales by self-adjusting the primitive properties (e.g., color, shape and size) and distribution (e.g., position). Inspired by the mipmap technique, we design pseudo ground-truth for the target scale and propose a scale-consistency guidance loss to inject scale information into 3D Gaussians. Our method is a plug-in module, applicable for any 3DGS models to solve the zoom-in and zoom-out aliasing. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our method. Notably, our method outperforms 3DGS in PSNR by an average of 9.25 dB for zoom-in and 10.40 dB for zoom-out on the NeRF Synthetic dataset.