The Impact and Outlook of 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2510.26694v1 📥 PDF

作者: Bernhard Kerbl

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2025-10-30

备注: Article written for Frontiers of Science Award, International Congress on Basic Science, 2025

💡 一句话要点

3D高斯溅射技术综述：回顾进展、洞察方向、展望未来应用

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

关键词: 3D高斯溅射 场景表示 辐射场 实时渲染 动态场景 大规模环境 可微分渲染 3D视觉

📋 核心要点

  1. 现有3D场景表示方法在效率、可扩展性和真实感方面存在挑战，难以满足大规模和动态场景的需求。
  2. 3D高斯溅射通过使用3D高斯分布作为基本图元，实现了高效的渲染和优化，从而提升了场景重建的质量和速度。
  3. 该技术在资源受限平台、动态场景表示和大规模环境重建等方面取得了显著进展，展现了强大的应用潜力。

📝 摘要（中文）

自3D高斯溅射(3DGS)问世以来，它迅速改变了3D场景表示的格局，激发了大量的相关研究。后续工作包括对3DGS的效率、可扩展性和实际应用性的分析和贡献。本文总结了3DGS出现后涌现的几个关键方向。我们重点介绍了实现资源高效训练和渲染的进展，向动态（或四维，4DGS）表示的演变，以及对其外观建模和渲染过程背后的数学基础的更深入探索。此外，我们还研究了将3DGS引入移动和虚拟现实平台的努力，将其扩展到大规模环境，以及通过前馈或分布式计算实现近乎即时辐射场重建的最新进展。总的来说，这些发展说明了3DGS是如何从一个突破性的表示发展成为3D视觉和图形领域的多功能和基础工具。

🔬 方法详解

问题定义：现有的3D场景表示方法，如NeRF，在渲染速度和训练效率上存在瓶颈，难以应用于实时渲染和大规模场景。此外，动态场景的表示和重建也是一个挑战。3DGS旨在解决这些问题，提供一种更高效、可扩展的3D场景表示方法。

核心思路：3DGS的核心思路是使用3D高斯分布作为场景的基本图元，通过优化这些高斯分布的参数（位置、协方差、颜色、透明度等）来拟合场景。与NeRF相比，3DGS直接操作3D空间中的图元，避免了体渲染的复杂计算，从而提高了渲染速度。

技术框架：3DGS的整体框架包括以下几个阶段：1) 初始化：使用SfM等方法初始化场景的3D点云；2) 高斯分布拟合：将点云中的每个点转换为一个3D高斯分布，并初始化其参数；3) 渲染：使用可微分的渲染方法，将3D高斯分布投影到2D图像上，并计算像素颜色；4) 优化：计算渲染图像与真实图像之间的损失，并使用梯度下降法优化高斯分布的参数。

关键创新：3DGS最重要的创新点在于使用3D高斯分布作为基本图元，并采用可微分的渲染方法。这种方法避免了体渲染的复杂计算，从而实现了高效的渲染和优化。此外，3DGS还引入了自适应密度控制机制，可以自动调整高斯分布的数量和大小，从而更好地拟合场景。

关键设计：3DGS的关键设计包括：1) 使用椭球高斯分布来表示场景几何；2) 使用可微分的alpha blending进行渲染；3) 使用基于梯度的优化算法来更新高斯参数；4) 使用自适应密度控制来动态调整高斯数量。损失函数通常包括图像重建损失和正则化项，以保证场景的平滑性和一致性。

📊 实验亮点

3DGS在渲染速度和训练效率方面取得了显著提升。相比于NeRF，3DGS的渲染速度提高了几个数量级，并且可以在几分钟内完成场景的重建。此外，3DGS在动态场景表示和大规模环境重建方面也展现了强大的能力，为相关应用提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

3D高斯溅射技术在虚拟现实、增强现实、机器人导航、自动驾驶、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建逼真的虚拟环境、实现高精度的场景重建、以及提供实时的渲染效果。未来，随着计算能力的提升和算法的优化，3DGS有望成为3D视觉和图形领域的基础技术。

📄 摘要（原文）

Since its introduction, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has rapidly transformed the landscape of 3D scene representations, inspiring an extensive body of associated research. Follow-up work includes analyses and contributions that enhance the efficiency, scalability, and real-world applicability of 3DGS. In this summary, we present an overview of several key directions that have emerged in the wake of 3DGS. We highlight advances enabling resource-efficient training and rendering, the evolution toward dynamic (or four-dimensional, 4DGS) representations, and deeper exploration of the mathematical foundations underlying its appearance modeling and rendering process. Furthermore, we examine efforts to bring 3DGS to mobile and virtual reality platforms, its extension to massive-scale environments, and recent progress toward near-instant radiance field reconstruction via feed-forward or distributed computation. Collectively, these developments illustrate how 3DGS has evolved from a breakthrough representation into a versatile and foundational tool for 3D vision and graphics.