Grid4D: 4D Decomposed Hash Encoding for High-Fidelity Dynamic Gaussian Splatting
作者: Jiawei Xu, Zexin Fan, Jian Yang, Jin Xie
分类: cs.CV
发布日期: 2024-10-28 (更新: 2024-12-25)
备注: Accepted by NeurIPS 2024
💡 一句话要点
Grid4D：用于高保真动态高斯溅射的4D分解哈希编码
🎯 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 高斯溅射 哈希编码 4D表示 注意力机制 显式表示 时空建模
📋 核心要点
- 基于平面的动态高斯溅射方法依赖于低秩假设，过度分解时空4D编码，导致特征重叠和渲染质量下降。
- Grid4D将4D编码分解为空间和时间3D哈希编码，避免低秩假设，并设计方向注意力模块聚合时空特征。
- 实验结果表明，Grid4D在视觉质量和渲染速度上显著优于现有技术水平的模型。
📝 摘要（中文）
本文提出Grid4D，一种基于高斯溅射的动态场景渲染模型，它采用了一种新颖的显式编码方法，通过哈希编码处理4D输入。不同于基于平面的显式表示，Grid4D将4D编码分解为一个空间3D哈希编码和三个时间3D哈希编码，避免了低秩假设。此外，设计了一个新颖的注意力模块，该模块在方向范围内生成注意力分数，以聚合空间和时间特征。方向注意力使Grid4D能够基于空间编码特征更准确地拟合不同场景组件中的各种变形。为了减轻显式表示方法中固有的平滑性不足，引入了平滑正则化项，以防止模型出现变形预测的混乱。实验表明，Grid4D在视觉质量和渲染速度方面均优于最先进的模型。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于平面的动态高斯溅射方法，由于其低秩假设和对时空4D编码的过度分解，导致特征过度重叠，最终影响渲染质量。这些方法难以准确捕捉复杂动态场景中的各种形变。
核心思路：Grid4D的核心思路是避免低秩假设，并更有效地编码时空信息。通过将4D编码分解为空间和时间上的3D哈希编码，模型能够更灵活地捕捉场景的动态变化。此外，引入方向注意力机制，增强模型对不同场景组件形变的适应性。
技术框架：Grid4D模型主要包含以下几个阶段：1) 4D输入（空间位置和时间）通过哈希编码被分解为空间和时间特征；2) 使用方向注意力模块聚合空间和时间特征，生成注意力权重；3) 基于注意力权重，模型预测高斯参数的形变；4) 使用渲染方程将形变后的高斯参数渲染成最终图像；5) 通过损失函数优化模型参数，并使用平滑正则化项约束形变预测。
关键创新：Grid4D的关键创新在于：1) 提出了一种新的4D分解哈希编码方法，避免了低秩假设，更有效地编码时空信息；2) 设计了方向注意力模块，能够根据空间编码特征，更准确地拟合不同场景组件的形变；3) 引入了平滑正则化项，缓解了显式表示方法中固有的不平滑问题。
关键设计：Grid4D的关键设计包括：1) 使用多分辨率哈希编码来表示空间和时间特征，哈希表的大小和分辨率是重要的超参数；2) 方向注意力模块的设计，包括注意力范围的确定和注意力权重的计算方式；3) 平滑正则化项的选择，例如可以使用TV正则化或Laplacian正则化来约束形变预测的平滑性；4) 损失函数的设计，通常包括渲染损失和正则化损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Grid4D在多个动态场景数据集上进行了实验，结果表明，Grid4D在视觉质量和渲染速度方面均优于现有技术水平的模型。具体而言，Grid4D在PSNR、SSIM等指标上取得了显著提升，并且渲染速度也得到了大幅优化。相较于基线方法，Grid4D能够生成更清晰、更真实的动态场景图像。
🎯 应用场景
Grid4D在动态场景渲染领域具有广泛的应用前景，例如虚拟现实、增强现实、游戏开发、电影制作等。它可以用于创建更逼真、更流畅的动态场景，提升用户体验。此外，该技术还可以应用于机器人导航、自动驾驶等领域，帮助机器人更好地理解和感知周围环境。
📄 摘要（原文）
Recently, Gaussian splatting has received more and more attention in the field of static scene rendering. Due to the low computational overhead and inherent flexibility of explicit representations, plane-based explicit methods are popular ways to predict deformations for Gaussian-based dynamic scene rendering models. However, plane-based methods rely on the inappropriate low-rank assumption and excessively decompose the space-time 4D encoding, resulting in overmuch feature overlap and unsatisfactory rendering quality. To tackle these problems, we propose Grid4D, a dynamic scene rendering model based on Gaussian splatting and employing a novel explicit encoding method for the 4D input through the hash encoding. Different from plane-based explicit representations, we decompose the 4D encoding into one spatial and three temporal 3D hash encodings without the low-rank assumption. Additionally, we design a novel attention module that generates the attention scores in a directional range to aggregate the spatial and temporal features. The directional attention enables Grid4D to more accurately fit the diverse deformations across distinct scene components based on the spatial encoded features. Moreover, to mitigate the inherent lack of smoothness in explicit representation methods, we introduce a smooth regularization term that keeps our model from the chaos of deformation prediction. Our experiments demonstrate that Grid4D significantly outperforms the state-of-the-art models in visual quality and rendering speed.