1000+ FPS 4D Gaussian Splatting for Dynamic Scene Rendering
作者: Yuheng Yuan, Qiuhong Shen, Xingyi Yang, Xinchao Wang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-20
💡 一句话要点
提出4DGS-1K，显著提升动态场景高斯溅射渲染速度至1000+ FPS。
🎯 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 实时渲染 剪枝算法 时间冗余
📋 核心要点
- 4DGS在动态场景重建中表现出色，但存在存储需求高和渲染速度慢的问题，限制了其应用。
- 4DGS-1K通过空间-时间变化分数剪枝短生命周期高斯，并利用活跃高斯掩码减少冗余计算。
- 实验表明，4DGS-1K在保持视觉质量的同时，显著降低了存储需求，并大幅提升了渲染速度。
📝 摘要（中文）
4D高斯溅射(4DGS)作为一种动态场景重建方法，最近受到了广泛关注。尽管4DGS实现了卓越的质量，但它通常需要大量的存储空间并且渲染速度较慢。本文深入研究了这些问题，并确定了时间冗余的两个主要来源。(Q1)短生命周期高斯：4DGS使用大量具有短时间跨度的高斯来表示场景动态，导致高斯数量过多。(Q2)非活跃高斯：在渲染时，只有一小部分高斯对每一帧有贡献。尽管如此，所有高斯都在光栅化过程中被处理，导致冗余的计算开销。为了解决这些冗余，我们提出了4DGS-1K，它可以在现代GPU上以超过1000 FPS的速度运行。对于Q1，我们引入了空间-时间变化分数，这是一种新的剪枝标准，可以有效地移除短生命周期的高斯，同时鼓励4DGS使用具有更长时间跨度的高斯来捕获场景动态。对于Q2，我们存储了连续帧中活跃高斯的掩码，从而显著减少了渲染中的冗余计算。与原始4DGS相比，我们的方法在复杂的动态场景上实现了41倍的存储减少和9倍的光栅化速度提升，同时保持了相当的视觉质量。
🔬 方法详解
问题定义：4DGS虽然在动态场景渲染上取得了很好的效果，但是其存储需求大，渲染速度慢，难以满足实时性要求。现有的4DGS方法在处理动态场景时，会生成大量短生命周期的高斯粒子，并且在渲染过程中对所有高斯粒子进行处理，造成了计算资源的浪费。
核心思路：论文的核心思路是减少4DGS中的时间冗余，从而降低存储需求并提升渲染速度。具体来说，通过剪枝短生命周期的高斯粒子来减少高斯粒子的总数，并通过只渲染活跃的高斯粒子来减少渲染过程中的计算量。
技术框架：4DGS-1K的整体框架可以分为两个主要部分：1) 基于空间-时间变化分数的剪枝策略，用于移除短生命周期的高斯粒子；2) 基于活跃高斯掩码的渲染优化，用于减少渲染过程中的计算量。首先，计算每个高斯粒子的空间-时间变化分数，并根据该分数进行剪枝。然后，在渲染过程中，只渲染活跃的高斯粒子，从而减少计算量。
关键创新：论文的关键创新在于提出了空间-时间变化分数作为剪枝标准，并利用活跃高斯掩码来减少渲染计算。空间-时间变化分数能够有效地识别并移除短生命周期的高斯粒子，而活跃高斯掩码能够避免对非活跃高斯粒子的冗余计算。与现有方法相比，该方法能够更有效地减少时间冗余，从而显著提升渲染速度。
关键设计：空间-时间变化分数的计算方式是关键设计之一，它综合考虑了高斯粒子在空间和时间上的变化情况。活跃高斯掩码的更新策略也是关键设计，需要保证掩码的准确性和及时性。此外，论文还可能涉及一些参数的调整，例如剪枝阈值、掩码更新频率等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
4DGS-1K在复杂的动态场景上实现了41倍的存储减少和9倍的光栅化速度提升，同时保持了与原始4DGS相当的视觉质量。更重要的是，4DGS-1K能够在现代GPU上以超过1000 FPS的速度运行，实现了实时的动态场景渲染，这在之前的4DGS方法中是难以实现的。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、机器人导航等领域。通过提升动态场景的渲染速度和效率，可以为用户提供更流畅、更逼真的交互体验。此外，该技术还可以应用于自动驾驶、三维重建等领域，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
4D Gaussian Splatting (4DGS) has recently gained considerable attention as a method for reconstructing dynamic scenes. Despite achieving superior quality, 4DGS typically requires substantial storage and suffers from slow rendering speed. In this work, we delve into these issues and identify two key sources of temporal redundancy. (Q1) \textbf{Short-Lifespan Gaussians}: 4DGS uses a large portion of Gaussians with short temporal span to represent scene dynamics, leading to an excessive number of Gaussians. (Q2) \textbf{Inactive Gaussians}: When rendering, only a small subset of Gaussians contributes to each frame. Despite this, all Gaussians are processed during rasterization, resulting in redundant computation overhead. To address these redundancies, we present \textbf{4DGS-1K}, which runs at over 1000 FPS on modern GPUs. For Q1, we introduce the Spatial-Temporal Variation Score, a new pruning criterion that effectively removes short-lifespan Gaussians while encouraging 4DGS to capture scene dynamics using Gaussians with longer temporal spans. For Q2, we store a mask for active Gaussians across consecutive frames, significantly reducing redundant computations in rendering. Compared to vanilla 4DGS, our method achieves a $41\times$ reduction in storage and $9\times$ faster rasterization speed on complex dynamic scenes, while maintaining comparable visual quality. Please see our project page at https://4DGS-1K.github.io.