VR-Splatting: Foveated Radiance Field Rendering via 3D Gaussian Splatting and Neural Points
作者: Linus Franke, Laura Fink, Marc Stamminger
分类: cs.CV, cs.GR
发布日期: 2024-10-23 (更新: 2025-04-15)
DOI: 10.1145/3728302
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
VR-Splatting：结合3D高斯溅射与神经点的注视点辐射场渲染，提升VR体验
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 虚拟现实 注视点渲染 高斯溅射 神经点渲染 实时渲染 新视角合成 VR体验 混合渲染
📋 核心要点
- 现有方法在快速逼真场景渲染方面表现出色，但需要大量高斯图元或昂贵的像素后处理来重建细节，影响渲染性能，难以满足VR系统需求。
- VR-Splatting 结合了 3D 高斯溅射和神经点渲染，利用人眼视觉特性，在外围视觉使用低细节高斯图元，注视区域使用神经点，实现性能与质量的平衡。
- 实验表明，VR-Splatting 相比标准 3DGS 配置，显著提升了清晰度和细节，用户主观评价也更优，满足了实时 VR 交互的性能需求。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的混合方法，基于注视点渲染，结合了高斯溅射（3DGS）和神经点渲染的优势，旨在满足虚拟现实（VR）系统对高性能的需求。针对人眼视觉系统的特点，对外围视觉区域采用低细节、少量图元的平滑高斯表示，以降低计算成本并满足感知需求。对于注视区域，则使用带有卷积神经网络的神经点，在有限的像素空间内提供清晰、细致的输出。这种组合还允许通过点遮挡剔除来加速方法，并降低对神经网络的要求。评估结果表明，与标准的VR-ready 3DGS配置相比，该方法提高了清晰度和细节，用户研究也表明用户更喜欢该方法。该系统满足实时VR交互所需的性能要求，最终增强用户的沉浸式体验。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于高斯溅射（3DGS）或神经点渲染的新视角合成方法，虽然能实现快速逼真的场景渲染，但在VR应用中面临挑战。为了重建精细的细节，这些方法需要大量的图元或者昂贵的逐像素后处理，这显著降低了渲染性能，无法满足VR系统对实时性的严格要求。因此，如何在保证视觉质量的同时，降低图元数量和计算复杂度，是VR场景渲染的关键问题。
核心思路：VR-Splatting 的核心思路是利用人眼视觉的特性，采用注视点渲染策略。人眼对中心视野（注视区域）的细节感知能力远高于外围视野。因此，该方法将计算资源集中在注视区域，对外围区域进行简化，从而在整体上降低计算负担。具体而言，对外围区域采用计算成本较低的平滑高斯表示，而对注视区域采用能够生成精细细节的神经点渲染。
技术框架：VR-Splatting 的整体框架包含两个主要部分：外围区域渲染和注视区域渲染。外围区域渲染采用传统的 3D 高斯溅射方法，使用较少的图元来表示场景的整体结构和颜色信息。注视区域渲染则采用神经点渲染，利用卷积神经网络对神经点进行处理，生成高分辨率、高细节的图像。这两个部分渲染的结果最终被融合在一起，形成完整的渲染图像。此外，该框架还包括点遮挡剔除等优化策略，进一步提升渲染效率。
关键创新：VR-Splatting 的关键创新在于将 3D 高斯溅射和神经点渲染相结合，并根据人眼视觉特性进行优化。这种混合方法充分利用了两种渲染技术的优势：3D 高斯溅射渲染速度快，适合渲染外围区域；神经点渲染能够生成高细节图像，适合渲染注视区域。与传统的单一渲染方法相比，VR-Splatting 能够在保证视觉质量的同时，显著提升渲染性能。
关键设计：VR-Splatting 的关键设计包括：1) 注视区域的动态调整：根据用户的视线方向，实时调整注视区域的位置和大小。2) 神经点网络的结构设计：采用轻量级的卷积神经网络，以降低计算复杂度。3) 损失函数的设计：采用感知损失函数，以提高渲染图像的视觉质量。4) 融合策略：采用平滑的融合策略，以避免外围区域和注视区域之间的视觉突兀感。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
用户研究表明，VR-Splatting 在清晰度和细节方面优于标准的 VR-ready 3DGS 配置，用户更偏好该方法。该系统满足实时 VR 交互所需的性能要求，能够提供流畅的 VR 体验。具体性能数据（如帧率提升、图元数量减少等）未在摘要中明确给出，但强调了其满足实时性需求。
🎯 应用场景
VR-Splatting 在虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建更加逼真、流畅的VR/AR体验，提升用户的沉浸感和交互性。此外，该方法还可以应用于远程协作、虚拟培训、产品设计等领域，为用户提供更加高效、便捷的工具。未来，随着硬件性能的提升和算法的不断优化，VR-Splatting 有望成为VR/AR领域的主流渲染技术。
📄 摘要（原文）
Recent advances in novel view synthesis have demonstrated impressive results in fast photorealistic scene rendering through differentiable point rendering, either via Gaussian Splatting (3DGS) [Kerbl and Kopanas et al. 2023] or neural point rendering [Aliev et al. 2020]. Unfortunately, these directions require either a large number of small Gaussians or expensive per-pixel post-processing for reconstructing fine details, which negatively impacts rendering performance. To meet the high performance demands of virtual reality (VR) systems, primitive or pixel counts therefore must be kept low, affecting visual quality. In this paper, we propose a novel hybrid approach based on foveated rendering as a promising solution that combines the strengths of both point rendering directions regarding performance sweet spots. Analyzing the compatibility with the human visual system, we find that using a low-detailed, few primitive smooth Gaussian representation for the periphery is cheap to compute and meets the perceptual demands of peripheral vision. For the fovea only, we use neural points with a convolutional neural network for the small pixel footprint, which provides sharp, detailed output within the rendering budget. This combination also allows for synergistic method accelerations with point occlusion culling and reducing the demands on the neural network. Our evaluation confirms that our approach increases sharpness and details compared to a standard VR-ready 3DGS configuration, and participants of a user study overwhelmingly preferred our method. Our system meets the necessary performance requirements for real-time VR interactions, ultimately enhancing the user's immersive experience. The project page can be found at: https://lfranke.github.io/vr_splatting