Neural Hamiltonian Deformation Fields for Dynamic Scene Rendering
作者: Hai-Long Qin, Sixian Wang, Guo Lu, Jincheng Dai
分类: cs.GR
发布日期: 2025-12-11
备注: Accepted by ACM SIGGRAPH Asia 2025, project page: https://qin-jingyun.github.io/NeHaD
💡 一句话要点
提出NeHaD，利用哈密顿力学实现动态场景的物理真实渲染
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 动态场景渲染 神经高斯溅射 哈密顿力学 物理信息神经网络 辛积分 玻尔兹曼平衡 自适应流式传输 神经渲染
📋 核心要点
- 现有方法使用MLP预测形变场，引入了不可避免的偏差，导致不自然的动态效果，这是动态场景渲染的核心挑战。
- NeHaD的核心思想是将哈密顿力学引入神经高斯形变，利用其能量守恒特性建模高斯图元的运动轨迹，保证物理上的合理性。
- 实验结果表明，NeHaD在保证渲染质量的同时，实现了物理上更合理的动态效果，并支持自适应流式传输。
📝 摘要（中文）
本文提出NeHaD，一种基于哈密顿力学的神经形变场，用于动态高斯溅射的场景渲染。现有动态视图合成方法虽然能实现高质量渲染，但常产生不符合物理规律的运动。NeHaD通过引入物理先验，实现了鲁棒且真实的动态场景渲染。哈密顿力学为高斯形变场建模提供了一个理想框架，因为它们共享相空间结构，其中图元沿能量守恒的轨迹演化。我们采用哈密顿神经网络来隐式地学习控制形变的底层物理定律。同时，引入玻尔兹曼平衡分解，这是一种能量感知机制，基于高斯的时空能量状态自适应地分离静态和动态高斯，以实现灵活的渲染。为了处理真实世界的耗散，我们采用二阶辛积分和局部刚性正则化作为物理信息约束，以实现鲁棒的动力学建模。此外，我们通过尺度感知mipmap和渐进优化将NeHaD扩展到自适应流式传输。大量实验表明，NeHaD实现了物理上合理的结果，并在渲染质量和效率之间取得了平衡。据我们所知，这是首次探索利用哈密顿力学进行神经高斯形变，从而实现具有流式传输能力的物理真实动态场景渲染。
🔬 方法详解
问题定义：现有动态场景渲染方法，特别是基于神经辐射场或高斯溅射的方法，在处理复杂运动时，虽然能生成高质量的渲染结果，但往往忽略了物理规律，导致渲染出的运动不自然、不真实。这些方法通常使用MLP直接预测形变场，缺乏对物理约束的建模，容易产生不符合物理规律的运动轨迹。
核心思路：NeHaD的核心思路是将哈密顿力学引入到动态场景的神经高斯溅射中。哈密顿力学描述了能量守恒系统中的运动规律，可以自然地建模高斯图元的运动轨迹，保证其符合物理规律。通过学习一个哈密顿神经网络，NeHaD可以隐式地学习场景的物理属性，并生成符合物理规律的形变场。
技术框架：NeHaD的整体框架包括以下几个主要模块：1) 哈密顿神经网络：用于学习场景的哈密顿量，从而预测高斯图元的运动轨迹。2) 玻尔兹曼平衡分解：用于自适应地分离静态和动态高斯，提高渲染效率。3) 二阶辛积分：用于数值求解哈密顿方程，保证数值稳定性。4) 局部刚性正则化：作为物理信息约束，增强模型的鲁棒性。5) 尺度感知mipmap和渐进优化：用于支持自适应流式传输。
关键创新：NeHaD的关键创新在于将哈密顿力学引入到神经高斯形变中，这是首次尝试。通过哈密顿神经网络隐式地学习场景的物理属性，可以生成符合物理规律的形变场，从而实现物理真实的动态场景渲染。与现有方法直接使用MLP预测形变场相比，NeHaD引入了物理先验，避免了不自然的运动。
关键设计：哈密顿神经网络的设计是关键。论文可能采用了特定的网络结构，例如基于物理信息的神经网络结构，来更好地学习哈密顿量。损失函数的设计也至关重要，可能包括渲染损失、物理约束损失（例如能量守恒损失、局部刚性损失）等。二阶辛积分的选择保证了数值稳定性。玻尔兹曼平衡分解中的能量阈值设置也会影响静态和动态高斯的划分。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
NeHaD在动态场景渲染方面取得了显著的成果。论文通过实验证明，NeHaD能够生成比现有方法更符合物理规律的运动，例如，避免了不自然的形变和抖动。虽然具体性能数据未知，但摘要强调了NeHaD在渲染质量和效率之间取得了良好的平衡，并且支持自适应流式传输，这表明其在实际应用中具有优势。
🎯 应用场景
NeHaD在虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建更逼真、更自然的动态场景，例如模拟风吹树叶、水流运动等。此外，NeHaD的自适应流式传输能力使其可以应用于移动设备或网络带宽受限的场景，提供流畅的渲染体验。该研究的未来影响在于推动神经渲染技术向更物理真实、更高效的方向发展。
📄 摘要（原文）
Representing and rendering dynamic scenes with complex motions remains challenging in computer vision and graphics. Recent dynamic view synthesis methods achieve high-quality rendering but often produce physically implausible motions. We introduce NeHaD, a neural deformation field for dynamic Gaussian Splatting governed by Hamiltonian mechanics. Our key observation is that existing methods using MLPs to predict deformation fields introduce inevitable biases, resulting in unnatural dynamics. By incorporating physics priors, we achieve robust and realistic dynamic scene rendering. Hamiltonian mechanics provides an ideal framework for modeling Gaussian deformation fields due to their shared phase-space structure, where primitives evolve along energy-conserving trajectories. We employ Hamiltonian neural networks to implicitly learn underlying physical laws governing deformation. Meanwhile, we introduce Boltzmann equilibrium decomposition, an energy-aware mechanism that adaptively separates static and dynamic Gaussians based on their spatial-temporal energy states for flexible rendering. To handle real-world dissipation, we employ second-order symplectic integration and local rigidity regularization as physics-informed constraints for robust dynamics modeling. Additionally, we extend NeHaD to adaptive streaming through scale-aware mipmapping and progressive optimization. Extensive experiments demonstrate that NeHaD achieves physically plausible results with a rendering quality-efficiency trade-off. To our knowledge, this is the first exploration leveraging Hamiltonian mechanics for neural Gaussian deformation, enabling physically realistic dynamic scene rendering with streaming capabilities.