3DGStream: On-the-Fly Training of 3D Gaussians for Efficient Streaming of Photo-Realistic Free-Viewpoint Videos

📄 arXiv: 2403.01444v4 📥 PDF

作者: Jiakai Sun, Han Jiao, Guangyuan Li, Zhanjie Zhang, Lei Zhao, Wei Xing

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-03 (更新: 2024-06-11)

备注: CVPR 2024 Accepted (Highlight). Project Page: https://sjojok.github.io/3dgstream

💡 一句话要点

提出3DGStream以解决动态场景的实时视频流问题

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

关键词: 动态场景 自由视角视频 神经渲染 3D高斯 实时渲染 视频流媒体 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的神经渲染技术需要完整的视频序列进行离线训练，无法实现实时渲染，限制了其在动态场景中的应用。
  2. 3DGStream通过使用3D高斯表示场景，并引入神经变换缓存（NTC）来优化3DG的平移和旋转，从而实现高效的实时渲染。
  3. 实验结果显示，3DGStream在渲染速度和图像质量上均优于现有方法，且训练时间和模型存储需求显著降低。

📝 摘要（中文）

构建动态场景的照片级真实感自由视角视频（FVV）仍然是一项具有挑战性的任务。尽管当前神经渲染技术取得了显著进展，但这些方法通常需要完整的视频序列进行离线训练，且无法实现实时渲染。为了解决这些限制，我们提出了3DGStream，一种高效的FVV流媒体方法。该方法在每帧重建上实现了12秒的快速响应，并在200 FPS下进行实时渲染。我们利用3D高斯（3DGs）来表示场景，并通过紧凑的神经变换缓存（NTC）来建模3DGs的平移和旋转，从而显著减少了每帧FVV所需的训练时间和存储。此外，我们还提出了一种自适应3DG添加策略，以处理动态场景中的新出现对象。实验表明，3DGStream在渲染速度、图像质量、训练时间和模型存储方面与最先进的方法相比表现出竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决动态场景中照片级真实感自由视角视频（FVV）的实时生成问题。现有方法通常依赖于完整的视频序列进行离线训练，导致无法满足实时渲染的需求。

核心思路：论文提出的3DGStream方法通过使用3D高斯（3DGs）来表示场景，并结合神经变换缓存（NTC）来高效建模3DGs的变换，从而实现快速的逐帧重建和实时渲染。

技术框架：该方法的整体架构包括数据输入、3D高斯表示、神经变换缓存的构建、逐帧重建和实时渲染等主要模块。通过这些模块的协同工作，3DGStream能够在12秒内完成每帧的重建，并以200 FPS的速度进行渲染。

关键创新：3DGStream的核心创新在于引入了神经变换缓存（NTC），这使得3DG的平移和旋转建模更加高效，显著减少了训练时间和存储需求。这一设计与传统方法的逐帧优化方式形成了鲜明对比。

关键设计：在关键设计方面，论文详细描述了NTC的构建过程、3DG的参数设置以及损失函数的选择。这些设计确保了模型在高效性和渲染质量之间的平衡。具体的网络结构和训练细节也在实验部分进行了验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，3DGStream在渲染速度上达到了200 FPS，且每帧重建时间仅为12秒。与最先进的方法相比，其在图像质量、训练时间和模型存储方面均表现出显著的优势，展示了其在实际应用中的竞争力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发以及电影制作等需要实时生成高质量视频内容的场景。3DGStream的高效性和实时性使其在动态场景的处理上具有重要的实际价值，未来可能推动相关领域的技术进步与应用普及。

📄 摘要（原文）

Constructing photo-realistic Free-Viewpoint Videos (FVVs) of dynamic scenes from multi-view videos remains a challenging endeavor. Despite the remarkable advancements achieved by current neural rendering techniques, these methods generally require complete video sequences for offline training and are not capable of real-time rendering. To address these constraints, we introduce 3DGStream, a method designed for efficient FVV streaming of real-world dynamic scenes. Our method achieves fast on-the-fly per-frame reconstruction within 12 seconds and real-time rendering at 200 FPS. Specifically, we utilize 3D Gaussians (3DGs) to represent the scene. Instead of the naïve approach of directly optimizing 3DGs per-frame, we employ a compact Neural Transformation Cache (NTC) to model the translations and rotations of 3DGs, markedly reducing the training time and storage required for each FVV frame. Furthermore, we propose an adaptive 3DG addition strategy to handle emerging objects in dynamic scenes. Experiments demonstrate that 3DGStream achieves competitive performance in terms of rendering speed, image quality, training time, and model storage when compared with state-of-the-art methods.