Implicit Gaussian Splatting with Efficient Multi-Level Tri-Plane Representation
作者: Minye Wu, Tinne Tuytelaars
分类: cs.CV
发布日期: 2024-08-19 (更新: 2024-11-09)
备注: Please note that the authors discovered configuration errors in the comparisons within the experiment section, resulting in unreliable quantitative results. We advise referencing the results in this paper with caution
💡 一句话要点
提出基于多层三平面表示的隐式高斯溅射，实现高效存储和高质量渲染。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 隐式表示 高斯溅射 novel view synthesis 三平面 多层架构
📋 核心要点
- 3D高斯溅射（3DGS）虽然在novel view synthesis上表现出色，但其显式数据结构导致存储需求巨大，限制了其应用。
- 本文提出隐式高斯溅射（IGS），结合显式点云和隐式特征嵌入，利用多层三平面架构增强空间相关性，实现高效表示。
- 通过层级渐进式训练和针对性的压缩流程，IGS在保证渲染质量的同时，显著降低了存储需求，达到SOTA水平。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为隐式高斯溅射（IGS）的创新混合模型，旨在解决3D高斯溅射（3DGS）数据存储需求大的问题。IGS结合了显式点云和隐式特征嵌入，通过多层三平面架构实现。该架构在不同层级上采用不同分辨率的2D特征网格，从而实现连续的空间域表示，并增强高斯基元之间的空间相关性。此外，本文还引入了一种基于层级的渐进式训练方案，该方案结合了显式空间正则化，利用空间相关性来提高渲染质量和IGS表示的紧凑性。最后，针对点云和2D特征网格，本文提出了一种新颖的压缩流程，该流程考虑了不同层级之间的熵变化。实验结果表明，该算法仅使用几MB的存储空间即可实现高质量的渲染，有效地平衡了存储效率和渲染保真度，并取得了与最先进技术相媲美的结果。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D高斯溅射（3DGS）方法采用显式的数据表示，导致存储空间需求大，难以在资源受限的设备上部署和应用。因此，需要一种更高效的数据表示方法，能够在保证渲染质量的前提下，显著降低存储空间占用。
核心思路：本文的核心思路是将显式点云与隐式特征嵌入相结合，利用多层三平面架构来表示场景。通过隐式表示，可以减少存储空间，同时利用多层结构捕捉不同尺度的空间信息，增强高斯基元之间的空间相关性，从而提高渲染质量。
技术框架：IGS的整体框架包括以下几个主要模块：1) 显式点云初始化：使用传统方法初始化点云。2) 多层三平面特征提取：构建多层三平面架构，每层包含三个正交的2D特征网格。3) 特征嵌入：将点云坐标映射到三平面上，提取特征向量。4) 高斯参数预测：使用提取的特征向量预测高斯分布的参数，如位置、方差、颜色等。5) 渲染：使用预测的高斯参数进行渲染。6) 渐进式训练：采用层级渐进式训练方案，逐步优化不同层级的特征。
关键创新：本文的关键创新在于：1) 提出了隐式高斯溅射（IGS）的概念，将显式点云与隐式特征嵌入相结合。2) 设计了多层三平面架构，用于提取和表示空间特征。3) 提出了层级渐进式训练方案，有效利用空间相关性，提高渲染质量和表示紧凑性。4) 提出了针对点云和2D特征网格的压缩流程，进一步降低存储空间占用。
关键设计：在多层三平面架构中，每层的分辨率不同，用于捕捉不同尺度的空间信息。层级渐进式训练方案从低分辨率层开始，逐步增加到高分辨率层，避免了训练初期的高频噪声。损失函数包括渲染损失、正则化损失等，用于优化高斯参数和特征表示。压缩流程采用熵编码等技术，根据不同层级的熵变化进行压缩。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，IGS在保证渲染质量的前提下，显著降低了存储需求。例如，在特定数据集上，IGS仅使用几MB的存储空间，即可达到与SOTA方法相媲美的渲染效果。与传统的3DGS方法相比，IGS的存储空间占用降低了几个数量级，同时保持了竞争力的渲染质量。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要novel view synthesis的场景，例如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、自动驾驶、机器人导航、三维重建等。通过降低存储需求，IGS可以更容易地部署在移动设备和嵌入式系统上，从而扩展了3DGS的应用范围。未来，该技术有望在数字孪生、元宇宙等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in photo-realistic novel view synthesis have been significantly driven by Gaussian Splatting (3DGS). Nevertheless, the explicit nature of 3DGS data entails considerable storage requirements, highlighting a pressing need for more efficient data representations. To address this, we present Implicit Gaussian Splatting (IGS), an innovative hybrid model that integrates explicit point clouds with implicit feature embeddings through a multi-level tri-plane architecture. This architecture features 2D feature grids at various resolutions across different levels, facilitating continuous spatial domain representation and enhancing spatial correlations among Gaussian primitives. Building upon this foundation, we introduce a level-based progressive training scheme, which incorporates explicit spatial regularization. This method capitalizes on spatial correlations to enhance both the rendering quality and the compactness of the IGS representation. Furthermore, we propose a novel compression pipeline tailored for both point clouds and 2D feature grids, considering the entropy variations across different levels. Extensive experimental evaluations demonstrate that our algorithm can deliver high-quality rendering using only a few MBs, effectively balancing storage efficiency and rendering fidelity, and yielding results that are competitive with the state-of-the-art.