Every Camera Effect, Every Time, All at Once: 4D Gaussian Ray Tracing for Physics-based Camera Effect Data Generation

📄 arXiv: 2509.10759v2 📥 PDF

作者: Yi-Ruei Liu, You-Zhe Xie, Yu-Hsiang Hsu, I-Sheng Fang, Yu-Lun Liu, Jun-Cheng Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-13 (更新: 2025-10-21)

备注: Paper accepted to NeurIPS 2025 Workshop SpaVLE. Project page: https://shigon255.github.io/4DGRT-project-page/

💡 一句话要点

提出4D高斯射线追踪，用于生成具有物理精确相机效果的训练数据

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 相机效果 数据生成 4D高斯溅射 射线追踪 动态场景重建

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏包含相机效果的训练数据，导致视觉系统在真实场景中表现不佳。
  2. 4D-GRT结合4D高斯溅射和物理射线追踪，实现可控且物理精确的相机效果模拟。
  3. 实验表明，4D-GRT在渲染速度和质量上均优于现有方法，并提供了一个新的基准数据集。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为4D高斯射线追踪（4D-GRT）的新型两阶段流程，用于相机效果模拟，旨在解决计算机视觉系统在面对鱼眼畸变和卷帘快门等真实相机效果时性能下降的问题。现有数据生成方法存在成本高、模拟到真实差距大或无法准确建模相机效果等问题。4D-GRT首先利用4D高斯溅射重建动态场景，然后应用射线追踪生成具有可控、物理精确相机效果的视频。实验表明，4D-GRT实现了最快的渲染速度，同时渲染质量与现有基线方法相比更好或相当。此外，作者构建了八个室内动态场景，涵盖四种相机效果，作为评估生成视频相机效果的基准。

🔬 方法详解

问题定义：现有计算机视觉系统通常假设理想的针孔相机模型，但在处理真实世界的相机效果（如鱼眼畸变、卷帘快门等）时性能显著下降。主要原因是缺乏包含这些相机效果的训练数据。现有的数据生成方法要么成本高昂，要么存在模拟到真实的差距，要么无法准确地建模这些相机效果，限制了相关研究的进展。

核心思路：本文的核心思路是将动态场景重建与物理渲染相结合，利用4D高斯溅射（4D Gaussian Splatting）技术重建动态场景，然后通过物理射线追踪模拟各种相机效果。这种方法旨在以较低的成本生成高质量、具有物理精确性的相机效果数据，从而弥补现有方法的不足。

技术框架：4D-GRT包含两个主要阶段：1) 动态场景重建：利用多视角视频，通过4D高斯溅射技术重建动态场景。4D高斯溅射能够有效地表示和渲染动态场景，并具有较高的渲染速度。2) 相机效果模拟：对重建的动态场景进行物理射线追踪，模拟各种相机效果，如鱼眼畸变、卷帘快门等。通过控制射线追踪过程中的参数，可以生成具有不同相机效果的视频。

关键创新：该方法的主要创新在于将4D高斯溅射与物理射线追踪相结合，实现了一种高效且精确的相机效果数据生成流程。与现有方法相比，4D-GRT能够以更快的速度生成更高质量的相机效果数据，并且能够更准确地建模各种相机效果。此外，该方法还提供了一个新的基准数据集，用于评估生成视频的相机效果。

关键设计：在4D高斯溅射阶段，使用了标准的高斯溅射优化方法，并针对动态场景进行了扩展。在射线追踪阶段，使用了基于物理的渲染模型，并针对不同的相机效果设计了相应的射线追踪算法。例如，对于鱼眼畸变，使用了非线性投影模型；对于卷帘快门，则模拟了逐行扫描的过程。具体的参数设置和损失函数细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，4D-GRT在渲染速度上优于现有基线方法，同时在渲染质量上达到或超过了现有方法。此外，作者构建了一个包含八个动态场景的基准数据集，涵盖四种相机效果，为后续研究提供了评估标准。具体性能数据和对比结果在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于计算机视觉系统的训练和评估，尤其是在需要处理真实相机效果的场景中，例如自动驾驶、机器人导航、增强现实等。通过使用4D-GRT生成的数据进行训练，可以提高计算机视觉系统在真实环境中的鲁棒性和准确性。此外，该方法还可以用于虚拟现实和游戏开发等领域，生成更逼真的视觉效果。

📄 摘要（原文）

Common computer vision systems typically assume ideal pinhole cameras but fail when facing real-world camera effects such as fisheye distortion and rolling shutter, mainly due to the lack of learning from training data with camera effects. Existing data generation approaches suffer from either high costs, sim-to-real gaps or fail to accurately model camera effects. To address this bottleneck, we propose 4D Gaussian Ray Tracing (4D-GRT), a novel two-stage pipeline that combines 4D Gaussian Splatting with physically-based ray tracing for camera effect simulation. Given multi-view videos, 4D-GRT first reconstructs dynamic scenes, then applies ray tracing to generate videos with controllable, physically accurate camera effects. 4D-GRT achieves the fastest rendering speed while performing better or comparable rendering quality compared to existing baselines. Additionally, we construct eight synthetic dynamic scenes in indoor environments across four camera effects as a benchmark to evaluate generated videos with camera effects.