MeshGS: Adaptive Mesh-Aligned Gaussian Splatting for High-Quality Rendering

📄 arXiv: 2410.08941v1 📥 PDF

作者: Jaehoon Choi, Yonghan Lee, Hyungtae Lee, Heesung Kwon, Dinesh Manocha

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-11

备注: ACCV (Asian Conference on Computer Vision) 2024

💡 一句话要点

MeshGS：提出自适应网格对齐高斯溅射，实现高质量渲染。

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

关键词: 神经渲染 高斯溅射 网格表示 场景重建 高质量渲染

📋 核心要点

  1. 现有方法难以兼顾高质量渲染和高效的网格表示，尤其是在真实世界场景重建中。
  2. MeshGS核心思想是将高斯溅射与网格对齐，区分紧密和松散绑定溅射，优化渲染质量。
  3. 实验表明，MeshGS在Mip-NeRF 360数据集上PSNR提升1.3-2dB，并减少了30%的高斯溅射数量。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，将网格表示与3D高斯溅射相结合，以对重建的真实世界场景进行高质量渲染。特别地，引入了一种基于距离的高斯溅射技术，使高斯溅射与网格表面对齐，并移除对渲染没有贡献的冗余高斯溅射。通过每个高斯溅射与网格表面之间的距离来区分紧密绑定和松散绑定的高斯溅射。紧密绑定的溅射被展平并与网格几何体良好对齐。松散绑定的高斯溅射用于解释重建的3D网格中的渲染伪影。提出了一种将高斯溅射绑定到网格几何体的训练策略，并考虑了这两种类型的溅射。在此背景下，引入了几种正则化技术，旨在在训练过程中将紧密绑定的高斯溅射与网格表面精确对齐。在来自mip-NeRF 360和Deep Blending数据集的大型无界场景上验证了该方法的有效性。该方法超越了最近的基于网格的神经渲染技术，PSNR提高了2dB，并且优于基于网格的高斯溅射方法，PSNR提高了1.3 dB，尤其是在室外mip-NeRF 360数据集上，证明了更好的渲染质量。提供了对每种类型的高斯溅射的分析，与原始3D高斯溅射相比，高斯溅射的数量减少了30%。

🔬 方法详解

问题定义：现有神经渲染方法，如NeRF，计算成本高昂。而基于网格的方法虽然高效，但在复杂场景的渲染质量上有所欠缺，尤其是在处理重建网格中的伪影时。现有的基于网格的高斯溅射方法也存在冗余溅射的问题，影响效率。

核心思路：MeshGS的核心思路是将高斯溅射与网格表面对齐，并根据溅射与网格的距离，区分“紧密绑定”和“松散绑定”的溅射。紧密绑定的溅射用于精确表示网格几何形状，而松散绑定的溅射则用于补偿网格重建中的误差和伪影。通过这种方式，既能利用网格的高效性，又能提升渲染质量。

技术框架：MeshGS的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 初始化：使用重建的3D网格作为基础。2) 高斯溅射初始化：在网格表面附近初始化高斯溅射。3) 距离计算：计算每个高斯溅射到网格表面的距离。4) 溅射分类：根据距离将溅射分为紧密绑定和松散绑定。5) 训练优化：通过优化损失函数，调整高斯溅射的参数，使其更好地拟合场景。6) 渲染：使用优化后的高斯溅射进行渲染。

关键创新：MeshGS的关键创新在于：1) 提出了基于距离的高斯溅射分类方法，区分紧密和松散绑定的溅射。2) 设计了针对不同类型溅射的训练策略，优化渲染质量。3) 引入了正则化技术，确保紧密绑定的溅射与网格表面精确对齐。与现有方法相比，MeshGS能够更好地平衡渲染质量和效率。

关键设计：MeshGS的关键设计包括：1) 距离阈值的选择：用于区分紧密和松散绑定溅射的距离阈值需要根据具体场景进行调整。2) 损失函数的设计：损失函数需要同时考虑渲染质量和溅射与网格的对齐程度。3) 正则化项的设计：正则化项用于约束紧密绑定溅射的形状和位置，使其更好地贴合网格表面。4) 训练策略：采用交替训练的方式，先优化紧密绑定溅射，再优化松散绑定溅射。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

MeshGS在Mip-NeRF 360和Deep Blending数据集上进行了评估。在Mip-NeRF 360数据集上，MeshGS的PSNR比最近的基于网格的神经渲染技术高出2dB，比基于网格的高斯溅射方法高出1.3dB。此外，MeshGS还实现了30%的高斯溅射数量减少，提高了渲染效率。实验结果表明，MeshGS在渲染质量和效率方面都优于现有方法。

🎯 应用场景

MeshGS在游戏、动画、AR/VR等领域具有广泛的应用前景。它可以用于高质量地渲染重建的真实世界场景，例如城市建模、室内场景重建等。此外，MeshGS还可以用于生成逼真的虚拟环境，提升用户体验。该研究的未来影响在于推动神经渲染技术在实际应用中的普及。

📄 摘要（原文）

Recently, 3D Gaussian splatting has gained attention for its capability to generate high-fidelity rendering results. At the same time, most applications such as games, animation, and AR/VR use mesh-based representations to represent and render 3D scenes. We propose a novel approach that integrates mesh representation with 3D Gaussian splats to perform high-quality rendering of reconstructed real-world scenes. In particular, we introduce a distance-based Gaussian splatting technique to align the Gaussian splats with the mesh surface and remove redundant Gaussian splats that do not contribute to the rendering. We consider the distance between each Gaussian splat and the mesh surface to distinguish between tightly-bound and loosely-bound Gaussian splats. The tightly-bound splats are flattened and aligned well with the mesh geometry. The loosely-bound Gaussian splats are used to account for the artifacts in reconstructed 3D meshes in terms of rendering. We present a training strategy of binding Gaussian splats to the mesh geometry, and take into account both types of splats. In this context, we introduce several regularization techniques aimed at precisely aligning tightly-bound Gaussian splats with the mesh surface during the training process. We validate the effectiveness of our method on large and unbounded scene from mip-NeRF 360 and Deep Blending datasets. Our method surpasses recent mesh-based neural rendering techniques by achieving a 2dB higher PSNR, and outperforms mesh-based Gaussian splatting methods by 1.3 dB PSNR, particularly on the outdoor mip-NeRF 360 dataset, demonstrating better rendering quality. We provide analyses for each type of Gaussian splat and achieve a reduction in the number of Gaussian splats by 30% compared to the original 3D Gaussian splatting.