分层3D高斯表示:实时渲染超大规模数据集的革命性方法

近年来,新视角合成技术取得了重大进展,其中3D高斯飞溅法(3D Gaussian Splatting)因其出色的视觉质量、快速训练和实时渲染能力而备受关注。然而,这种方法在处理大规模场景时面临着训练和渲染资源的限制。为了解决这一问题,研究人员提出了一种新颖的分层3D高斯表示方法,可以在保持高视觉质量的同时,实现超大规模场景的高效实时渲染。

核心创新

这种分层3D高斯表示方法的核心创新在于:

引入了3D高斯的层次结构,可以保持非常大场景的视觉质量。
提供了高效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案,能够有效地渲染远处内容,并实现不同层次之间的平滑过渡。
采用分而治之的方法,允许将超大规模场景分成独立的块进行训练。
将这些块整合到一个层次结构中,并可以进一步优化以提高中间节点中合并的高斯的视觉质量。
针对大规模采集场景通常具有稀疏覆盖的特点,对原始3D高斯飞溅训练方法进行了适应性调整和正则化。

主要优势

该方法具有以下主要优势:

可扩展性: 能够处理包含数万张图像的超大规模场景,覆盖长达数公里的轨迹,时长可达一小时。
高效渲染: 通过LOD技术实现远处内容的高效渲染,大大提升了渲染性能。
资源适应: 可以根据可用资源自适应调整,充分利用硬件能力。
视觉质量: 通过层次结构和优化策略,保持了较高的视觉质量。
灵活性: 适用于各种大规模场景,如城市、校园等复杂环境。

分层3D高斯表示的实时渲染效果

技术实现

该方法的实现主要包括以下几个关键步骤:

预处理:
- 使用COLMAP进行相机标定
- 生成"全局colmap"
- 将场景划分为块
- 生成单目深度图
优化:
- 训练全局粗糙的3D高斯飞溅场景("scaffold")
- 并行训练每个块
- 构建层次结构
- 优化每个块中的层次结构
- 合并块以创建最终的层次结构
实时渲染:
- 基于SIBR的实时查看器
- 支持LOD渲染和自适应调节

实验结果

研究人员在多个大规模场景上进行了实验,包括SmallCity、Campus、BigCity和Wayve等数据集。实验结果表明,该方法在视觉质量和渲染性能方面都取得了显著的改进:

视觉质量: 在PSNR、LPIPS和SSIM等指标上,该方法均优于现有的技术,如Mip-NeRF 360、INGP-big和F2-NeRF-big等。
渲染性能: 在保持较高视觉质量的同时,该方法实现了更高的帧率(FPS)。例如,在SmallCity场景中,该方法在τ2设置下可以达到110 FPS,而3DGS仅为99 FPS。
资源利用: 通过调整粒度设置τ,该方法可以在不同的资源预算下灵活调整渲染质量和性能。例如,在BigCity场景中,τ3设置下仅需渲染3%的叶节点高斯就能达到103 FPS。

应用前景

这项研究为大规模场景的实时渲染和新视角合成开辟了新的可能性。它的应用前景广泛,包括但不限于:

虚拟现实和增强现实: 为大规模虚拟环境提供高质量、实时的渲染支持。
城市规划和可视化: 能够高效地渲染和探索大型城市模型。
自动驾驶仿真: 为自动驾驶系统提供更真实、更大规模的场景模拟。
数字孪生: 支持构建和渲染复杂的数字孪生模型。
电影和游戏制作: 为大规模场景的预览和实时渲染提供新的工具。

未来展望

尽管这项研究已经取得了显著的成果,但仍有一些方向值得进一步探索:

流式处理: 开发从磁盘动态流式传输数据的能力,以处理更大规模的场景。
实时查看器优化: 进一步优化实时查看器的资源使用,提高渲染效率。
与传统3DGS模型的兼容: 开发将传统3DGS训练场景直接转换为分层模型的方法。
更多大规模数据集: 收集和处理更多类型的大规模场景数据集,以验证方法的通用性。
硬件适配: 针对不同硬件平台(如移动设备)优化算法,扩大应用范围。

总的来说,分层3D高斯表示方法为大规模场景的实时渲染提供了一个强大而灵活的解决方案。它不仅推动了计算机图形学和计算机视觉领域的技术进步,也为各种实际应用开辟了新的可能性。随着进一步的研究和优化,这种方法有望在未来的虚拟现实、增强现实和数字孪生等领域发挥更大的作用。