4D-Rotor Gaussian Splatting: Towards Efficient Novel View Synthesis for Dynamic Scenes

📄 arXiv: 2402.03307v3 📥 PDF

作者: Yuanxing Duan, Fangyin Wei, Qiyu Dai, Yuhang He, Wenzheng Chen, Baoquan Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-02-05 (更新: 2024-07-02)

备注: Proc. SIGGRAPH, 2024

💡 一句话要点

提出4D-Rotor Gaussian Splatting以解决动态场景的新视角合成问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 动态场景 新视角合成 高斯分布 时空建模 实时渲染 CUDA加速 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理动态场景时面临挑战，尤其是在突发运动和高保真渲染方面表现不佳。
  2. 本文提出4D Gaussian Splatting，通过时间切片的方式建模动态场景，能够有效处理复杂动态和细节。
  3. 实验结果显示，4DRotorGS在多种运动场景中表现出色，实时渲染速度显著高于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文考虑动态场景的新视角合成（NVS）问题。尽管近期神经网络方法在静态3D场景中取得了卓越的NVS效果，但扩展到4D时变场景仍然面临挑战。现有方法通常通过学习一个规范空间加上隐式或显式的变形场来编码动态，但在突发运动或生成高保真渲染时表现不佳。我们提出4D Gaussian Splatting（4DRotorGS），一种用各向异性4D XYZT高斯分布表示动态场景的新方法。通过对4D高斯进行时间切片，我们能够自然地组合动态3D高斯，并无缝投影到图像中。4DRotorGS作为一种显式的时空表示，展示了强大的动态建模能力，尤其适用于突发运动场景。我们在高度优化的CUDA加速框架中实现了时间切片和点云技术，在RTX 3090 GPU上实现了高达277 FPS的实时推理渲染速度，在RTX 4090 GPU上达到了583 FPS。对多种运动场景的严格评估表明，4DRotorGS在效率和效果上均优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决动态场景的新视角合成问题，现有方法在处理突发运动和高保真渲染时存在不足，难以有效捕捉动态变化。

核心思路：我们提出4D Gaussian Splatting（4DRotorGS），通过将动态场景表示为各向异性的4D高斯分布，并通过时间切片来建模动态，能够自然地组合成动态3D高斯。

技术框架：该方法的整体架构包括四个主要模块：4D高斯生成、时间切片、动态建模和图像投影。首先生成4D高斯，然后进行时间切片以捕捉动态，接着进行动态建模，最后将结果投影到图像中。

关键创新：4DRotorGS的核心创新在于其显式的时空表示方式，通过时间切片技术有效解决了动态场景建模中的复杂性，与现有方法相比，能够更好地处理突发运动。

关键设计：在实现过程中，我们采用了高度优化的CUDA加速框架，设置了适当的参数以提高渲染速度，并设计了适合动态场景的损失函数和网络结构，以确保高效的实时推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，4DRotorGS在RTX 3090 GPU上实现了高达277 FPS的实时渲染速度，而在RTX 4090 GPU上更是达到了583 FPS，显著优于现有方法，展示了其在动态场景合成中的高效性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和电影制作等动态场景的实时渲染。通过提供高效的新视角合成技术，4DRotorGS能够显著提升用户体验和视觉效果，未来可能在多种动态视觉应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We consider the problem of novel-view synthesis (NVS) for dynamic scenes. Recent neural approaches have accomplished exceptional NVS results for static 3D scenes, but extensions to 4D time-varying scenes remain non-trivial. Prior efforts often encode dynamics by learning a canonical space plus implicit or explicit deformation fields, which struggle in challenging scenarios like sudden movements or generating high-fidelity renderings. In this paper, we introduce 4D Gaussian Splatting (4DRotorGS), a novel method that represents dynamic scenes with anisotropic 4D XYZT Gaussians, inspired by the success of 3D Gaussian Splatting in static scenes. We model dynamics at each timestamp by temporally slicing the 4D Gaussians, which naturally compose dynamic 3D Gaussians and can be seamlessly projected into images. As an explicit spatial-temporal representation, 4DRotorGS demonstrates powerful capabilities for modeling complicated dynamics and fine details--especially for scenes with abrupt motions. We further implement our temporal slicing and splatting techniques in a highly optimized CUDA acceleration framework, achieving real-time inference rendering speeds of up to 277 FPS on an RTX 3090 GPU and 583 FPS on an RTX 4090 GPU. Rigorous evaluations on scenes with diverse motions showcase the superior efficiency and effectiveness of 4DRotorGS, which consistently outperforms existing methods both quantitatively and qualitatively.