Hybrid 3D-4D Gaussian Splatting for Fast Dynamic Scene Representation

📄 arXiv: 2505.13215v1 📥 PDF

作者: Seungjun Oh, Younggeun Lee, Hyejin Jeon, Eunbyung Park

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-19

备注: https://ohsngjun.github.io/3D-4DGS/

💡 一句话要点

提出混合3D-4D高斯点云以解决动态场景表示问题

🎯 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 高斯点云 计算效率 视觉质量 虚拟现实 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有的4D高斯点云方法在静态区域的冗余分配导致计算和内存开销大，影响图像质量。
  2. 本文提出的3D-4D高斯点云框架，通过将静态区域用3D高斯表示，动态区域用4D高斯表示，优化了资源使用。
  3. 实验结果表明，3D-4D高斯点云在训练时间上显著快于传统4D高斯点云方法，同时视觉质量得到了保持或提升。

📝 摘要（中文）

近年来，动态3D场景重建取得了显著进展，能够实现高保真度的3D新视角合成，并改善时间一致性。其中，4D高斯点云（4DGS）因其建模高保真空间和时间变化的能力而受到关注。然而，现有方法在静态区域冗余分配4D高斯时，面临显著的计算和内存开销，且可能降低图像质量。本文提出了一种混合3D-4D高斯点云（3D-4DGS）框架，能够自适应地用3D高斯表示静态区域，同时为动态元素保留4D高斯。该方法从完全的4D高斯表示开始，迭代地将时间不变的高斯转换为3D，显著减少参数数量，提高计算效率。动态高斯则保留其完整的4D表示，捕捉复杂运动，保持高保真度。我们的方案在训练时间上显著快于基线4D高斯点云方法，同时保持或改善视觉质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有4D高斯点云方法在静态区域冗余分配导致的计算和内存开销过大，以及图像质量下降的问题。

核心思路：提出混合3D-4D高斯点云框架，通过自适应地用3D高斯表示静态区域，保留动态元素的4D高斯表示，从而提高计算效率和视觉质量。

技术框架：该方法首先使用完全的4D高斯表示，然后迭代将时间不变的高斯转换为3D，主要模块包括高斯转换、动态高斯保留和参数优化。

关键创新：最重要的创新在于将静态和动态区域的高斯表示进行混合，显著减少了参数数量，提升了计算效率，与传统方法相比具有本质区别。

关键设计：在参数设置上，采用了动态和静态高斯的自适应转换机制，损失函数设计上强调了时间一致性和空间保真度，网络结构则支持高效的高斯表示转换。

📊 实验亮点

实验结果显示，3D-4D高斯点云方法在训练时间上比基线4D高斯点云方法快了显著的比例，同时在视觉质量上保持或提升了效果，验证了该方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究在动态场景重建、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提高动态场景的表示效率和质量，能够为实时渲染和交互式应用提供更好的支持，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in dynamic 3D scene reconstruction have shown promising results, enabling high-fidelity 3D novel view synthesis with improved temporal consistency. Among these, 4D Gaussian Splatting (4DGS) has emerged as an appealing approach due to its ability to model high-fidelity spatial and temporal variations. However, existing methods suffer from substantial computational and memory overhead due to the redundant allocation of 4D Gaussians to static regions, which can also degrade image quality. In this work, we introduce hybrid 3D-4D Gaussian Splatting (3D-4DGS), a novel framework that adaptively represents static regions with 3D Gaussians while reserving 4D Gaussians for dynamic elements. Our method begins with a fully 4D Gaussian representation and iteratively converts temporally invariant Gaussians into 3D, significantly reducing the number of parameters and improving computational efficiency. Meanwhile, dynamic Gaussians retain their full 4D representation, capturing complex motions with high fidelity. Our approach achieves significantly faster training times compared to baseline 4D Gaussian Splatting methods while maintaining or improving the visual quality.