Instant Gaussian Stream: Fast and Generalizable Streaming of Dynamic Scene Reconstruction via Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2503.16979v1 📥 PDF

作者: Jinbo Yan, Rui Peng, Zhiyan Wang, Luyang Tang, Jiayu Yang, Jie Liang, Jiahao Wu, Ronggang Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-21

💡 一句话要点

提出Instant Gaussian Stream以解决动态场景重建的高延迟问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 动态场景重建 流媒体技术 高斯运动网络 关键帧引导 实时渲染 虚拟现实 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有流媒体方法在动态场景重建中面临高延迟和误差累积的问题，限制了其应用。
  2. 本文提出Instant Gaussian Stream框架，通过锚点驱动的高斯运动网络和关键帧引导策略，快速重建动态场景。
  3. 实验结果表明，IGS的每帧重建时间可缩短至2秒以上，同时显著提升视图合成质量。

📝 摘要（中文）

在流媒体方式下构建自由视角视频相比于离线训练方法具有快速响应的优势，极大提升用户体验。然而，现有流媒体方法面临每帧重建时间过长（超过10秒）和误差累积的问题，限制了其更广泛的应用。本文提出Instant Gaussian Stream（IGS），一个快速且具有广泛适应性的流媒体框架，以解决这些问题。首先，我们引入了一种通用的锚点驱动高斯运动网络，将多视角2D运动特征投影到3D空间，利用锚点驱动所有高斯的运动。其次，我们提出了一种关键帧引导的流媒体策略，精细化每个关键帧，能够准确重建时间复杂的场景，同时减轻误差累积。我们进行了广泛的领域内和跨领域评估，证明了该方法可以实现每帧重建时间平均为2秒以上，并提升视图合成质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决动态场景重建中的高延迟和误差累积问题。现有流媒体方法每帧重建时间通常超过10秒，且在长时间重建中误差会不断累积，影响最终效果。

核心思路：我们提出Instant Gaussian Stream（IGS）框架，通过引入锚点驱动的高斯运动网络，快速生成每帧的高斯运动，同时结合关键帧引导策略来减轻误差累积。这样的设计使得重建过程更加高效且准确。

技术框架：IGS框架主要包括两个模块：锚点驱动高斯运动网络和关键帧引导流媒体策略。前者负责将多视角2D运动特征投影到3D空间，后者则通过对关键帧的精细化处理来提高重建精度。

关键创新：本文的主要创新在于提出了通用的锚点驱动高斯运动网络，能够在单次推理时间内生成高斯运动，显著降低了重建时间。同时，关键帧引导策略有效减少了误差的累积。

关键设计：在网络结构上，我们设计了多层次的高斯运动生成模块，并采用了适应性损失函数来优化重建效果。关键帧的选择和处理策略也经过精心设计，以确保在动态场景中保持高质量的重建。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Instant Gaussian Stream在每帧重建时间上平均缩短至2秒以上，相较于传统方法（10秒以上）有显著提升。同时，视图合成质量也得到了增强，证明了该方法在动态场景重建中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究在虚拟现实、增强现实和游戏开发等领域具有广泛的应用潜力。通过快速重建动态场景，用户能够获得更流畅的体验，提升交互的实时性和沉浸感。此外，该技术还可用于影视制作和在线直播等场景，推动相关行业的发展。

📄 摘要（原文）

Building Free-Viewpoint Videos in a streaming manner offers the advantage of rapid responsiveness compared to offline training methods, greatly enhancing user experience. However, current streaming approaches face challenges of high per-frame reconstruction time (10s+) and error accumulation, limiting their broader application. In this paper, we propose Instant Gaussian Stream (IGS), a fast and generalizable streaming framework, to address these issues. First, we introduce a generalized Anchor-driven Gaussian Motion Network, which projects multi-view 2D motion features into 3D space, using anchor points to drive the motion of all Gaussians. This generalized Network generates the motion of Gaussians for each target frame in the time required for a single inference. Second, we propose a Key-frame-guided Streaming Strategy that refines each key frame, enabling accurate reconstruction of temporally complex scenes while mitigating error accumulation. We conducted extensive in-domain and cross-domain evaluations, demonstrating that our approach can achieve streaming with a average per-frame reconstruction time of 2s+, alongside a enhancement in view synthesis quality.