Fully Explicit Dynamic Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2410.15629v2 📥 PDF

作者: Junoh Lee, Chang-Yeon Won, Hyunjun Jung, Inhwan Bae, Hae-Gon Jeon

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-10-21 (更新: 2024-10-22)

备注: Accepted at NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出显式4D高斯溅射(Ex4DGS)用于动态场景快速高质量渲染。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 动态场景渲染 高斯溅射 新视角合成 显式建模 关键帧插值

📋 核心要点

  1. 现有3D高斯溅射方法在动态场景新视角合成中面临挑战，主要原因是其对密集3D先验和显式表示的依赖。
  2. Ex4DGS的核心思想是分离静态和动态高斯分布，并显式采样动态高斯分布的关键帧位姿，通过插值实现时空连续运动。
  3. 实验结果表明，Ex4DGS在保证渲染质量的同时，显著提升了渲染速度，在2080Ti GPU上达到62fps。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种显式4D高斯溅射(Ex4DGS)方法，旨在解决3D高斯溅射在动态场景中新视角合成的难题。现有方法依赖于密集的3D先验和显式表示，导致训练和渲染时间随着动态运动的增加而显著增长。Ex4DGS首先在训练过程中分离静态和动态高斯分布，并显式地采样动态高斯分布在稀疏时间戳上的位置和旋转。然后，通过插值这些采样点来表示动态场景中物体在空间和时间上的连续运动，从而降低计算成本。此外，本文还引入了一种渐进式训练方案和点回溯技术，以提高Ex4DGS的收敛性。渐进式训练从短时间戳开始，逐步扩展时间戳，使其能够处理少量点云。点回溯用于量化每个高斯分布随时间的累积误差，从而检测和移除动态场景中的错误高斯分布。在各种场景下的综合实验表明，该方法实现了最先进的渲染质量，在单个2080Ti GPU上实现了62 fps的快速渲染。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射方法在静态场景中表现出色，但在动态场景中，由于需要对每个时间步进行优化，训练和渲染时间显著增加，难以实现快速高质量的动态场景渲染。现有方法难以有效处理动态场景中物体运动带来的复杂性和计算负担。

核心思路：Ex4DGS的核心思路是将场景分解为静态和动态部分，并对动态部分采用关键帧插值的方法。通过显式地采样动态高斯分布在稀疏时间戳上的位置和旋转，然后进行插值，从而在时间和空间上连续地表示动态物体的运动。这种方法避免了对每个时间步都进行优化，显著降低了计算复杂度。

技术框架：Ex4DGS的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 静态和动态高斯分布分离：在训练初期，区分场景中的静态和动态部分，分别用不同的高斯分布表示。2) 动态高斯关键帧采样：在稀疏的时间戳上，显式地采样动态高斯分布的位置和旋转。3) 时空插值：使用插值方法，根据关键帧的位姿，计算动态高斯分布在任意时刻的位置和旋转。4) 渲染：基于插值后的高斯分布，进行新视角的渲染。5) 渐进式训练：从短时间戳开始训练，逐步增加时间戳长度。6) 点回溯：跟踪每个高斯分布的误差，移除不准确的高斯分布。

关键创新：Ex4DGS的关键创新在于：1) 显式动态建模：通过显式地采样和插值动态高斯分布的位姿，实现了对动态场景的高效建模。2) 渐进式训练：通过渐进式地增加时间戳长度，提高了模型的收敛速度和稳定性。3) 点回溯：通过跟踪高斯分布的误差，实现了对动态场景中噪声的有效抑制。

关键设计：Ex4DGS的关键设计包括：1) 关键帧采样策略：选择合适的关键帧数量和位置，以平衡计算复杂度和运动表示的准确性。2) 插值方法：采用线性或样条插值方法，根据关键帧的位姿，计算动态高斯分布在任意时刻的位置和旋转。3) 损失函数：设计合适的损失函数，以优化静态和动态高斯分布的参数，并保证渲染质量。4) 点回溯阈值：设置合适的误差阈值，以判断高斯分布是否需要被移除。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Ex4DGS在多个动态场景数据集上取得了state-of-the-art的渲染质量，并且实现了快速渲染。在单个2080Ti GPU上，Ex4DGS能够达到62 fps的渲染速度，显著优于现有方法。此外，渐进式训练和点回溯技术显著提高了模型的收敛速度和稳定性。

🎯 应用场景

Ex4DGS在动态场景的新视角合成、虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。该方法可以用于创建逼真的动态虚拟环境，提升用户在VR/AR体验中的沉浸感。此外，Ex4DGS还可以应用于机器人导航，帮助机器人在动态环境中进行路径规划和避障。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting has shown fast and high-quality rendering results in static scenes by leveraging dense 3D prior and explicit representations. Unfortunately, the benefits of the prior and representation do not involve novel view synthesis for dynamic motions. Ironically, this is because the main barrier is the reliance on them, which requires increasing training and rendering times to account for dynamic motions. In this paper, we design a Explicit 4D Gaussian Splatting(Ex4DGS). Our key idea is to firstly separate static and dynamic Gaussians during training, and to explicitly sample positions and rotations of the dynamic Gaussians at sparse timestamps. The sampled positions and rotations are then interpolated to represent both spatially and temporally continuous motions of objects in dynamic scenes as well as reducing computational cost. Additionally, we introduce a progressive training scheme and a point-backtracking technique that improves Ex4DGS's convergence. We initially train Ex4DGS using short timestamps and progressively extend timestamps, which makes it work well with a few point clouds. The point-backtracking is used to quantify the cumulative error of each Gaussian over time, enabling the detection and removal of erroneous Gaussians in dynamic scenes. Comprehensive experiments on various scenes demonstrate the state-of-the-art rendering quality from our method, achieving fast rendering of 62 fps on a single 2080Ti GPU.