SwinGS: Sliding Window Gaussian Splatting for Volumetric Video Streaming with Arbitrary Length

📄 arXiv: 2409.07759v3 📥 PDF

作者: Bangya Liu, Suman Banerjee

分类: cs.MM, cs.CV

发布日期: 2024-09-12 (更新: 2025-04-19)

💡 一句话要点

SwinGS：提出基于滑动窗口高斯溅射的任意长度体视频实时流式传输框架

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

关键词: 体视频流式传输 3D高斯溅射 滑动窗口 时空高斯 马尔可夫链蒙特卡洛

📋 核心要点

  1. 现有动态3D高斯溅射方法存在模型过大、视频时长限制和内容偏差等问题，严重阻碍了其在体视频流式传输中的应用。
  2. SwinGS通过集成时空高斯和MCMC自适应模型，并采用滑动窗口累积高斯快照，实现了高效的体视频流式传输。
  3. 实验结果表明，SwinGS显著降低了传输成本，并支持任意长度视频的实时播放，无需额外GPU资源。

📝 摘要（中文）

本文提出SwinGS，一种用于实时流式传输体视频的全新框架，旨在解决3D高斯溅射（3DGS）在动态场景应用中模型过大、视频时长受限和内容偏差等问题。SwinGS集成了时空高斯和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC），使模型能够适应不同帧的3D场景，同时采用滑动窗口以累积方式捕获每帧的高斯快照。我们实现了一个SwinGS原型，并在各种数据集和场景中展示了其流式传输能力。此外，我们还开发了一个交互式WebGL查看器，可以在包括智能手机和平板电脑在内的大多数具有现代浏览器的设备上实现实时体视频播放。实验结果表明，与之前的工作相比，SwinGS降低了83.6%的传输成本，并且可以轻松扩展到任意长度的体视频，而无需增加所需的GPU资源。

🔬 方法详解

问题定义：现有动态3D高斯溅射方法在应用于体视频流式传输时，面临着模型体积庞大、对视频长度的限制以及内容偏差等问题。这些问题导致无法高效地进行体视频的实时传输和渲染，限制了其在虚拟现实、增强现实等领域的应用。现有方法难以在保证渲染质量的同时，实现低带宽、长时序的体视频流式传输。

核心思路：SwinGS的核心思路是利用时空一致性，通过滑动窗口的方式，逐步更新和优化3D高斯模型。它结合了时空高斯表示和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，使得模型能够自适应地拟合不同帧的3D场景，同时滑动窗口机制能够有效地控制模型的大小，避免随着视频长度的增加而无限增长。这种设计旨在在保证渲染质量的前提下，降低传输成本并支持任意长度的视频。

技术框架：SwinGS框架主要包含三个阶段：训练阶段、传输阶段和渲染阶段。在训练阶段，使用时空高斯和MCMC方法对每一帧的3D高斯模型进行优化，并利用滑动窗口机制维护一个固定大小的模型快照。在传输阶段，将优化后的高斯模型数据进行编码和压缩，并通过网络传输到客户端。在渲染阶段，客户端使用WebGL渲染器对接收到的高斯模型进行实时渲染，实现体视频的播放。

关键创新：SwinGS的关键创新在于其滑动窗口机制和时空高斯表示的结合。滑动窗口机制允许模型在固定大小的窗口内进行更新，避免了模型随着视频长度的增加而无限增长，从而降低了传输成本。时空高斯表示则能够更好地捕捉动态场景中的时空一致性，提高了渲染质量。与现有方法相比，SwinGS能够更好地平衡渲染质量、传输成本和视频长度之间的关系。

关键设计：SwinGS的关键设计包括滑动窗口的大小、MCMC方法的参数设置以及损失函数的设计。滑动窗口的大小决定了模型更新的频率和计算复杂度，需要根据具体的场景进行调整。MCMC方法的参数设置，如步长和迭代次数，会影响模型的收敛速度和精度。损失函数的设计需要综合考虑渲染质量和模型复杂度，以达到最佳的平衡。

📊 实验亮点

实验结果表明，SwinGS相比于之前的工作，能够降低83.6%的传输成本，并且可以轻松扩展到任意长度的体视频，而无需增加所需的GPU资源。此外，SwinGS还能够在智能手机和平板电脑等移动设备上实现实时体视频播放，展示了其良好的可移植性和实用性。这些实验结果充分证明了SwinGS在体视频流式传输方面的优势。

🎯 应用场景

SwinGS在体视频流式传输领域具有广泛的应用前景，可用于虚拟现实、增强现实、混合现实等沉浸式体验，以及自动驾驶、远程医疗等需要实时3D场景重建的领域。该研究能够降低体视频传输的带宽需求，提高用户体验，并促进相关技术的发展和普及。未来，SwinGS有望成为下一代体视频流式传输的标准。

📄 摘要（原文）

Recent advances in 3D Gaussian Splatting (3DGS) have garnered significant attention in computer vision and computer graphics due to its high rendering speed and remarkable quality. While extant research has endeavored to extend the application of 3DGS from static to dynamic scenes, such efforts have been consistently impeded by excessive model sizes, constraints on video duration, and content deviation. These limitations significantly compromise the streamability of dynamic 3D Gaussian models, thereby restricting their utility in downstream applications, including volumetric video, autonomous vehicle, and immersive technologies such as virtual, augmented, and mixed reality. This paper introduces SwinGS, a novel framework for training, delivering, and rendering volumetric video in a real-time streaming fashion. To address the aforementioned challenges and enhance streamability, SwinGS integrates spacetime Gaussian with Markov Chain Monte Carlo (MCMC) to adapt the model to fit various 3D scenes across frames, in the meantime employing a sliding window captures Gaussian snapshots for each frame in an accumulative way. We implement a prototype of SwinGS and demonstrate its streamability across various datasets and scenes. Additionally, we develop an interactive WebGL viewer enabling real-time volumetric video playback on most devices with modern browsers, including smartphones and tablets. Experimental results show that SwinGS reduces transmission costs by 83.6% compared to previous work and could be easily scaled to volumetric videos with arbitrary length with no increasing of required GPU resources.