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: 4D高斯溅射 射线追踪 相机效果 数据生成 动态场景重建

📋 核心要点

  1. 现有计算机视觉系统难以处理真实相机效果，缺乏包含相机效果的训练数据是主要瓶颈。
  2. 4D-GRT结合4D高斯溅射和物理射线追踪，实现动态场景重建和可控相机效果的视频生成。
  3. 实验表明，4D-GRT在渲染速度和质量上均优于现有方法，并构建了包含多种相机效果的动态场景数据集。

📝 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昂、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，本文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）时表现不佳。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，要么无法准确地模拟这些相机效果。因此，需要一种高效、准确且可控的相机效果数据生成方法。

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。这种方法能够生成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。通过控制射线追踪过程中的参数，可以实现对相机效果的精确控制。

技术框架：4D-GRT包含两个主要阶段：1) 动态场景重建阶段：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动态场景的时空信息。2) 物理射线追踪阶段：对重建的动态场景进行射线追踪，模拟各种相机效果。通过控制射线追踪过程中的参数，可以实现对相机效果的精确控制。最终生成包含相机效果的视频数据。

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、准确且可控的相机效果数据生成流程。与现有方法相比，4D-GRT能够更准确地模拟相机效果，并具有更快的渲染速度。此外，该方法还提供了一种灵活的方式来控制相机效果的参数，从而生成各种不同类型的相机效果数据。

关键设计：4D高斯溅射使用一组4D高斯函数来表示动态场景，每个高斯函数包含位置、旋转、缩放和颜色等参数。射线追踪过程基于物理模型，考虑了光线的传播路径和与场景的交互。通过调整射线追踪过程中的参数，可以模拟各种相机效果，例如鱼眼畸变可以通过调整光线的折射率来模拟，卷帘快门可以通过模拟传感器逐行曝光的过程来模拟。损失函数的设计旨在保证重建场景的质量和相机效果的准确性。具体参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 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，同时渲染质量与现有方法相比更好或相当。具体性能数据和提升幅度在摘要中未详细说明，属于未知信息。该研究还构建了包含八个室内动态场景的数据集，涵盖四种相机效果，为相机效果数据生成领域提供了一个新的基准。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于计算机视觉领域，例如提高自动驾驶系统在复杂光照和相机畸变条件下的感知能力，改进机器人导航系统在真实环境中的鲁棒性，以及增强图像和视频编辑软件的真实感。通过生成包含各种相机效果的训练数据，可以显著提升计算机视觉系统在真实世界场景中的性能。

📄 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.