Fast 2DGS: Efficient Image Representation with Deep Gaussian Prior
作者: Hao Wang, Ashish Bastola, Chaoyi Zhou, Wenhui Zhu, Xiwen Chen, Xuanzhao Dong, Siyu Huang, Abolfazl Razi
分类: cs.CV
发布日期: 2025-12-14
💡 一句话要点
Fast-2DGS：利用深度高斯先验实现高效图像表示
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 2D高斯溅射 图像表示 深度学习 高斯先验 实时渲染
📋 核心要点
- 现有2DGS方法依赖启发式或随机初始化，收敛慢且对图像复杂度不敏感，限制了其应用。
- Fast-2DGS提出深度高斯先验，通过条件网络学习高斯基元的空间分布，实现高效初始化。
- 实验表明，Fast-2DGS在保证视觉质量的同时，显著降低了计算成本，更易于实际部署。
📝 摘要（中文）
随着生成模型在生成高保真视觉内容方面的能力日益增强，对高效、可解释和可编辑的图像表示的需求也大幅增长。 近期出现的2D高斯溅射（2DGS）是一种有前景的解决方案，它提供了显式控制、高可解释性和实时渲染能力（>1000 FPS）。然而，高质量的2DGS通常需要后优化。现有的方法采用随机或启发式方法（例如，梯度图），这些方法通常对图像复杂度不敏感，导致收敛速度慢（>10s）。更新的方法引入了可学习的网络来预测初始高斯配置，但代价是增加了计算和架构复杂性。为了弥合这一差距，我们提出了Fast-2DGS，这是一个用于高效高斯图像表示的轻量级框架。具体来说，我们引入了深度高斯先验，它被实现为一个条件网络，以捕获不同复杂度下高斯基元的空间分布。此外，我们提出了一个属性回归网络来预测密集高斯属性。实验表明，这种解耦架构在一次前向传递中实现了高质量的重建，然后进行最小的微调。更重要的是，我们的方法在不影响视觉质量的前提下显著降低了计算成本，使2DGS更接近于行业就绪的部署。
🔬 方法详解
问题定义：现有2DGS方法在图像表示时，初始化过程耗时较长，依赖启发式或随机方法，对图像复杂度的适应性较差，导致收敛速度慢，难以满足实时应用的需求。
核心思路：Fast-2DGS的核心思路是利用深度学习先验知识，学习高斯基元在图像空间中的分布规律。通过一个条件网络，根据图像的复杂度预测高斯基元的空间分布，从而实现更高效的初始化，加速收敛过程。
技术框架：Fast-2DGS包含两个主要模块：深度高斯先验网络和属性回归网络。深度高斯先验网络是一个条件网络，输入是图像的复杂度信息，输出是高斯基元的空间分布。属性回归网络用于预测高斯基元的属性，例如颜色、透明度等。整体流程是，首先使用深度高斯先验网络预测高斯基元的空间分布，然后使用属性回归网络预测高斯基元的属性，最后进行微调优化。
关键创新：Fast-2DGS的关键创新在于引入了深度高斯先验，将图像表示问题转化为一个学习问题。与现有方法相比，Fast-2DGS不再依赖启发式或随机方法，而是通过学习数据中的模式，实现更高效的初始化。这种方法能够更好地适应不同复杂度的图像，提高收敛速度。
关键设计：深度高斯先验网络的设计是关键。该网络采用条件网络结构，输入是图像的复杂度信息，例如梯度图等，输出是高斯基元的空间分布。损失函数的设计也至关重要，需要保证预测的高斯基元能够覆盖图像的主要区域，并且避免出现过多的冗余高斯基元。属性回归网络则采用标准的回归网络结构，损失函数采用均方误差等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Fast-2DGS在图像重建质量方面与现有方法相当，但计算成本显著降低。在相同视觉质量下，Fast-2DGS的初始化速度比现有方法快数倍，并且能够更快地收敛到最优解。这使得Fast-2DGS更适合于实时应用和大规模图像处理。
🎯 应用场景
Fast-2DGS具有广泛的应用前景，例如实时渲染、图像编辑、虚拟现实和增强现实等领域。其高效的图像表示能力可以用于加速渲染速度，提高用户体验。此外，Fast-2DGS的可解释性和可编辑性使其在图像编辑和内容创作方面具有独特的优势。未来，Fast-2DGS有望成为一种通用的图像表示方法，应用于各种视觉任务中。
📄 摘要（原文）
As generative models become increasingly capable of producing high-fidelity visual content, the demand for efficient, interpretable, and editable image representations has grown substantially. Recent advances in 2D Gaussian Splatting (2DGS) have emerged as a promising solution, offering explicit control, high interpretability, and real-time rendering capabilities (>1000 FPS). However, high-quality 2DGS typically requires post-optimization. Existing methods adopt random or heuristics (e.g., gradient maps), which are often insensitive to image complexity and lead to slow convergence (>10s). More recent approaches introduce learnable networks to predict initial Gaussian configurations, but at the cost of increased computational and architectural complexity. To bridge this gap, we present Fast-2DGS, a lightweight framework for efficient Gaussian image representation. Specifically, we introduce Deep Gaussian Prior, implemented as a conditional network to capture the spatial distribution of Gaussian primitives under different complexities. In addition, we propose an attribute regression network to predict dense Gaussian properties. Experiments demonstrate that this disentangled architecture achieves high-quality reconstruction in a single forward pass, followed by minimal fine-tuning. More importantly, our approach significantly reduces computational cost without compromising visual quality, bringing 2DGS closer to industry-ready deployment.