Dynamic Scene Reconstruction: Recent Advance in Real-time Rendering and Streaming
作者: Jiaxuan Zhu, Hao Tang
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2025-03-11
备注: 20 pages, 6 figures
💡 一句话要点
动态场景重建综述：聚焦实时渲染与流式传输的最新进展
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 动态场景重建 神经辐射场 3D高斯溅射 实时渲染 流式传输 计算机视觉 图形学 综述
📋 核心要点
- 动态场景重建面临着如何在保证渲染质量的同时，实现实时性和高效流式传输的挑战。
- 该综述着眼于基于神经辐射场（NeRF）和3D高斯溅射（3DGS）的动态场景重建方法，总结其核心原理。
- 通过对170多篇相关论文的分析，该综述对比了不同方法在基准数据集上的性能，并指出了未来研究方向。
📝 摘要（中文）
从2D图像中表示和渲染动态场景是计算机视觉和图形学中一个基础但具有挑战性的问题。本综述全面回顾了动态场景表示和渲染的演变和进展，特别强调了基于神经辐射场和基于3D高斯溅射重建方法的最新进展。我们系统地总结了现有方法，根据其核心原则对其进行分类，整理了相关数据集，比较了各种方法在这些基准上的性能，并探讨了这个快速发展领域中的挑战和未来研究方向。总共，我们回顾了超过170篇相关论文，为该领域的最新技术提供了广阔的视角。
🔬 方法详解
问题定义：动态场景重建旨在从2D图像序列中恢复场景的3D结构和外观，并支持实时的渲染和流式传输。现有方法在处理复杂动态场景时，往往难以兼顾渲染质量、实时性和传输效率，尤其是在大规模场景和高分辨率渲染的需求下，计算和存储成本会显著增加。
核心思路：本综述的核心思路是对现有动态场景重建方法进行系统性的分类和总结，重点关注基于NeRF和3DGS的最新进展。通过分析这些方法的优缺点，为研究人员提供一个全面的视角，从而更好地理解现有技术的局限性，并为未来的研究方向提供指导。
技术框架：该综述首先介绍了动态场景重建的基本概念和挑战，然后按照核心原则对现有方法进行分类，例如基于隐式表示的NeRF方法和基于显式表示的3DGS方法。针对每种方法，综述都详细描述了其技术原理、优缺点以及适用场景。此外，综述还整理了常用的数据集和评估指标，并对不同方法在这些基准上的性能进行了比较。
关键创新：该综述的关键创新在于其全面性和系统性。它不仅涵盖了大量的相关论文，而且还对这些论文进行了深入的分析和总结。通过对不同方法的比较，该综述揭示了动态场景重建领域的发展趋势和未来研究方向。此外，该综述还特别关注了基于NeRF和3DGS的最新进展，这些方法在实时渲染和流式传输方面具有很大的潜力。
关键设计：该综述并没有提出新的算法或模型，而是对现有方法进行了一个全面的回顾和总结。在技术细节方面，综述重点关注了NeRF和3DGS的关键参数设置、损失函数和网络结构等。例如，对于NeRF，综述讨论了如何优化采样策略、如何设计有效的损失函数以及如何提高渲染速度。对于3DGS，综述讨论了如何初始化高斯球、如何优化高斯球的参数以及如何实现高效的渲染。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述回顾了超过170篇相关论文，系统地总结了现有动态场景重建方法，并对基于NeRF和3DGS的最新进展进行了重点分析。通过对不同方法在基准数据集上的性能进行比较，该综述为研究人员提供了一个全面的视角，从而更好地理解现有技术的局限性，并为未来的研究方向提供指导。
🎯 应用场景
动态场景重建技术在虚拟现实、增强现实、自动驾驶、机器人导航、远程协作等领域具有广泛的应用前景。通过对真实世界的动态场景进行精确的重建和渲染，可以为用户提供更加沉浸式和交互式的体验。此外，该技术还可以用于创建虚拟环境、训练自动驾驶系统以及实现远程监控和控制。
📄 摘要（原文）
Representing and rendering dynamic scenes from 2D images is a fundamental yet challenging problem in computer vision and graphics. This survey provides a comprehensive review of the evolution and advancements in dynamic scene representation and rendering, with a particular emphasis on recent progress in Neural Radiance Fields based and 3D Gaussian Splatting based reconstruction methods. We systematically summarize existing approaches, categorize them according to their core principles, compile relevant datasets, compare the performance of various methods on these benchmarks, and explore the challenges and future research directions in this rapidly evolving field. In total, we review over 170 relevant papers, offering a broad perspective on the state of the art in this domain.