DN-4DGS: Denoised Deformable Network with Temporal-Spatial Aggregation for Dynamic Scene Rendering

📄 arXiv: 2410.13607v2 📥 PDF

作者: Jiahao Lu, Jiacheng Deng, Ruijie Zhu, Yanzhe Liang, Wenfei Yang, Tianzhu Zhang, Xu Zhou

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-17 (更新: 2024-10-24)

备注: Accepted by NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出DN-4DGS，通过去噪和时空聚合实现动态场景实时高质量渲染

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

关键词: 动态场景渲染 3D高斯溅射 可变形网络 时空聚合 噪声抑制 实时渲染 NeRF

📋 核心要点

  1. 现有NeRF方法在动态场景渲染中速度慢，难以满足实时应用需求，而直接应用3DGS会受到噪声影响。
  2. DN-4DGS通过噪声抑制策略减少规范3D高斯坐标中的噪声，并利用解耦时空聚合模块融合相邻点和帧的信息。
  3. 实验结果表明，DN-4DGS在保持实时渲染速度的同时，显著提升了动态场景的渲染质量，达到了最先进水平。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于动态场景渲染的去噪可变形网络，名为DN-4DGS，它结合了时空聚合。现有基于NeRF的方法虽然取得了令人满意的性能，但无法达到实时水平。最近，3D高斯溅射（3DGS）因其出色的渲染质量和实时速度而备受关注。因此，出现了一种新的范例：定义一个规范的3D高斯，并将其变形到可变形场中的各个帧。然而，由于规范3D高斯的坐标中存在噪声，这些噪声会传递到可变形场中，并且目前还没有充分考虑4D信息聚合的方法。因此，我们引入了一种噪声抑制策略来改变规范3D高斯坐标的分布并抑制噪声。此外，我们设计了一个解耦的时空聚合模块，用于聚合来自相邻点和帧的信息。在各种真实世界数据集上的大量实验表明，我们的方法在实时水平下实现了最先进的渲染质量。

🔬 方法详解

问题定义：动态场景渲染旨在从一系列图像中重建和渲染随时间变化的场景。现有基于NeRF的方法虽然渲染质量较高，但计算复杂度高，难以达到实时渲染。直接使用3DGS虽然速度快，但由于规范坐标系中的噪声，导致变形场也受到噪声影响，从而降低渲染质量。

核心思路：DN-4DGS的核心思路是通过在规范空间中抑制噪声，并结合时空聚合来提高动态场景渲染的质量和效率。通过去噪，可以减少变形场中的伪影，而时空聚合则可以利用相邻点和帧的信息来提高渲染的鲁棒性。

技术框架：DN-4DGS主要包含以下几个模块：1) 规范3D高斯初始化：初始化一组3D高斯作为规范表示。2) 噪声抑制策略：用于减少规范3D高斯坐标中的噪声。3) 可变形网络：将规范3D高斯变形到每一帧。4) 解耦时空聚合模块：聚合相邻点和帧的信息。5) 渲染模块：基于变形后的3D高斯进行渲染。

关键创新：DN-4DGS的关键创新在于：1) 提出了噪声抑制策略，有效减少了规范3D高斯坐标中的噪声，从而提高了变形场的质量。2) 设计了解耦的时空聚合模块，能够有效地聚合相邻点和帧的信息，从而提高了渲染的鲁棒性。

关键设计：噪声抑制策略的具体实现方式未知，可能涉及对规范坐标的分布进行调整或使用特定的损失函数进行优化。解耦时空聚合模块的具体结构未知，但推测其将时间和空间维度上的聚合操作进行了解耦，以便更好地捕捉动态场景中的变化。损失函数可能包括渲染损失、正则化损失等，以保证渲染质量和模型的平滑性。网络结构的具体细节未知，但可以推测其使用了卷积神经网络或Transformer等结构来学习变形场和聚合时空信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DN-4DGS在多个真实世界数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在保持实时渲染速度的同时，显著提升了动态场景的渲染质量，达到了最先进水平。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要强调了其在渲染质量和速度上的优势。

🎯 应用场景

DN-4DGS在虚拟现实、增强现实、自动驾驶、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建逼真的动态虚拟环境，提高用户体验；也可以用于重建和渲染真实世界的动态场景，为自动驾驶和机器人导航提供更准确的环境信息。该研究的成果有助于推动动态场景渲染技术的发展，并为相关应用提供更高效、更可靠的解决方案。

📄 摘要（原文）

Dynamic scenes rendering is an intriguing yet challenging problem. Although current methods based on NeRF have achieved satisfactory performance, they still can not reach real-time levels. Recently, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has garnered researchers attention due to their outstanding rendering quality and real-time speed. Therefore, a new paradigm has been proposed: defining a canonical 3D gaussians and deforming it to individual frames in deformable fields. However, since the coordinates of canonical 3D gaussians are filled with noise, which can transfer noise into the deformable fields, and there is currently no method that adequately considers the aggregation of 4D information. Therefore, we propose Denoised Deformable Network with Temporal-Spatial Aggregation for Dynamic Scene Rendering (DN-4DGS). Specifically, a Noise Suppression Strategy is introduced to change the distribution of the coordinates of the canonical 3D gaussians and suppress noise. Additionally, a Decoupled Temporal-Spatial Aggregation Module is designed to aggregate information from adjacent points and frames. Extensive experiments on various real-world datasets demonstrate that our method achieves state-of-the-art rendering quality under a real-time level.