GaussianVideo: Efficient Video Representation via Hierarchical Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2501.04782v1 📥 PDF

作者: Andrew Bond, Jui-Hsien Wang, Long Mai, Erkut Erdem, Aykut Erdem

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-08

备注: 10 pages, 10 figures

💡 一句话要点

GaussianVideo：通过分层高斯溅射实现高效视频表示

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 神经视频表示 3D高斯溅射 神经ODE 分层学习 动态场景 视频渲染 时间一致性

📋 核心要点

  1. 现有神经视频表示方法存在内存占用高、训练时间长以及难以保证时间一致性的问题。
  2. 该论文提出一种基于3D高斯溅射和神经ODE的神经视频表示方法，显式地建模3D场景和相机运动。
  3. 通过时空分层学习策略，逐步优化空间和时间特征，显著提升了重建质量和训练速度，并在多个数据集上取得了SOTA性能。

📝 摘要（中文）

动态视频场景的高效神经表示对于视频压缩到交互式模拟等应用至关重要。然而，现有方法通常面临高内存使用、训练时间长和时间一致性等挑战。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的神经视频表示方法，该方法将3D高斯溅射与连续相机运动建模相结合。通过利用神经ODE，我们的方法学习平滑的相机轨迹，同时通过高斯保持显式的3D场景表示。此外，我们引入了一种时空分层学习策略，逐步细化空间和时间特征，以提高重建质量并加速收敛。这种内存高效的方法以惊人的速度实现了高质量的渲染。实验结果表明，我们的分层学习与鲁棒的相机运动建模相结合，能够捕捉复杂动态场景，具有很强的时间一致性，并在高低运动场景的各种视频数据集上实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有神经视频表示方法在处理动态场景时，面临着内存占用过高、训练时间过长以及难以维持时间一致性的问题。这些问题限制了它们在实际应用中的部署，例如视频压缩和交互式模拟等。

核心思路：该论文的核心思路是将3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）与神经常微分方程（Neural ODEs）相结合，显式地建模场景的3D结构和相机的运动轨迹。通过这种方式，可以更有效地表示动态视频场景，并提高渲染质量和速度。

技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 使用3D高斯溅射表示场景的3D结构；2) 使用神经ODE建模相机的运动轨迹，学习平滑的相机运动；3) 引入时空分层学习策略，逐步细化空间和时间特征。整体流程是，首先使用分层学习策略训练高斯参数和相机运动轨迹，然后使用训练好的参数进行渲染。

关键创新：该论文的关键创新在于将3D高斯溅射与神经ODE相结合，并提出了时空分层学习策略。3D高斯溅射能够高效地表示场景的3D结构，而神经ODE能够学习平滑的相机运动轨迹。时空分层学习策略能够逐步优化空间和时间特征，从而提高渲染质量和训练速度。与现有方法相比，该方法能够更有效地表示动态视频场景，并具有更好的时间一致性。

关键设计：在相机运动建模方面，使用了神经ODE来学习连续的相机轨迹。在损失函数方面，使用了重建损失和正则化项来约束高斯参数和相机运动轨迹。在网络结构方面，使用了多层感知机（MLP）来预测高斯参数和相机运动轨迹的参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文提出的方法在多个视频数据集上取得了state-of-the-art的性能，尤其是在高运动场景下，展现了强大的时间一致性。实验结果表明，该方法在保证渲染质量的同时，显著提高了渲染速度，并降低了内存占用。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于视频压缩、交互式模拟、虚拟现实、增强现实等领域。通过高效的视频表示，可以降低存储和传输成本，提高用户体验，并为未来的视频应用提供新的可能性。例如，在虚拟现实中，可以利用该方法创建更逼真、更流畅的动态场景。

📄 摘要（原文）

Efficient neural representations for dynamic video scenes are critical for applications ranging from video compression to interactive simulations. Yet, existing methods often face challenges related to high memory usage, lengthy training times, and temporal consistency. To address these issues, we introduce a novel neural video representation that combines 3D Gaussian splatting with continuous camera motion modeling. By leveraging Neural ODEs, our approach learns smooth camera trajectories while maintaining an explicit 3D scene representation through Gaussians. Additionally, we introduce a spatiotemporal hierarchical learning strategy, progressively refining spatial and temporal features to enhance reconstruction quality and accelerate convergence. This memory-efficient approach achieves high-quality rendering at impressive speeds. Experimental results show that our hierarchical learning, combined with robust camera motion modeling, captures complex dynamic scenes with strong temporal consistency, achieving state-of-the-art performance across diverse video datasets in both high- and low-motion scenarios.