《相关研究》007：动态渲染

《4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene Rendering》一、作者与所属单位Guanjun Wu共同一作、Wei Wei华中科技大学计算机科学学院Taoran Yi共同一作、Wenyu Liu、Xinggang Wang通讯作者 / 项目负责人华中科技大学电子信息与通信学院Jiemin Fang项目负责人、Lingxi Xie、Xiaopeng Zhang、Qi Tian华为公司注作者贡献标注为共同一作Jiemin Fang 与 Xinggang Wang 为项目牵头人。二、研究动机动态场景渲染的核心痛点动态场景的三维表示与渲染是 3D 视觉的重要任务需精准建模复杂的时空运动但现有方法难以同时兼顾渲染质量、实时性、训练 / 存储效率尤其是从稀疏的时空输入中建模复杂运动时效率损失问题突出。现有方法的局限性NeRF 及其变体能合成高质量新视角图像但训练和渲染耗时久难以实现实时性3D 高斯溅射3D-GS实现了静态场景的实时渲染表征更显式且易操作但仅适用于静态场景直接扩展到动态场景如为每一帧构建 3D 高斯会导致存储成本随时间线性增加无法处理长序列动态场景现有动态 NeRF/3D-GS 扩展方法要么渲染速度慢要么对复杂运动建模精度不足或存储 / 训练成本过高。研究目标提出一种紧凑的 4D 高斯溅射表示方法突破 3D-GS 的静态限制实现高分辨率动态场景的实时渲染同时保证训练效率高、存储成本低且渲染质量媲美或优于 SOTA 方法。三、研究结论与贡献一核心结论提出的4D-GS首次将 3D 高斯溅射扩展为 4D 时空表征通过高斯形变场网络精准建模 3D 高斯的运动与形状形变实现了高分辨率动态场景的实时渲染合成数据集 82 FPS/800×800、真实数据集 30 FPS/1352×1014且训练效率高、存储成本低。时空结构编码器通过多分辨率平面连接相邻 3D 高斯的时空信息避免了单独建模每个高斯的运动既提升了复杂形变的建模精度又有效防止了场景几何的撕裂保证了渲染质量。4D-GS 的显式表征特性使其具备4D 目标跟踪、动态场景合成 / 编辑的潜力超越了单纯的渲染任务为动态 3D 视觉的下游应用提供了新基础。4D-GS 在合成 / 真实数据集上均实现了画质、帧率、存储的综合最优显著优于现有动态 NeRF 和 3D-GS 扩展方法是动态场景实时渲染的有效解决方案。二主要贡献方法创新提出首个 4D 高斯溅射框架设计高效的高斯形变场网络实现静态 3D 高斯到动态 4D 表征的扩展解决了 3D-GS 无法处理动态场景的问题同时兼顾实时性与紧凑性模块创新提出多分辨率时空结构编码器融合空间与时间特征连接相邻 3D 高斯提升形变建模精度降低存储与计算成本性能突破实现高分辨率动态场景的实时渲染在画质、训练效率、存储、拓展性上均超越 SOTA为动态场景的 3D 表示与渲染提供了新范式应用潜力验证了 4D-GS 在 3D 跟踪、动态场景编辑 / 合成的能力为 VR/AR、影视制作、动态 3D 重建等应用提供了技术支撑。三未来研究方向引入深度、光流等先验信息解决单目稀疏输入下的过拟合与大尺度运动建模问题设计静态 / 动态高斯的分离机制提升复杂场景的建模精度优化形变场网络的紧凑性适配城市级大规模动态场景重建结合在线训练方法提升对超大规模、剧烈运动动态场景的适配能力。