Texture-GS: Disentangling the Geometry and Texture for 3D Gaussian Splatting Editing

📄 arXiv: 2403.10050v1 📥 PDF

作者: Tian-Xing Xu, Wenbo Hu, Yu-Kun Lai, Ying Shan, Song-Hai Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-15

💡 一句话要点

提出Texture-GS以解决3D高斯点云编辑中的几何与纹理耦合问题

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

关键词: 3D高斯点云 纹理映射 外观编辑 实时渲染 深度学习 计算机视觉 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有的3D高斯点云方法将外观与几何信息耦合，限制了纹理交换等编辑操作的灵活性。
  2. 本文提出Texture-GS，通过将外观解耦为映射到3D表面的2D纹理，来实现灵活的外观编辑。
  3. 在DTU数据集上的实验表明，该方法实现了高保真外观编辑，并在消费级设备上达到了实时渲染性能。

📝 摘要（中文）

3D高斯点云技术作为一种新兴的高保真重建与实时渲染方法，因其将场景的外观与几何信息耦合在高斯属性中而限制了编辑操作的灵活性。为了解决这一问题，本文提出了一种新方法Texture-GS，通过将外观与几何信息解耦，采用将2D纹理映射到3D表面的方式来促进外观编辑。技术上，解耦通过我们提出的纹理映射模块实现，该模块包括一个UV映射多层感知机（MLP）用于学习3D高斯中心的UV坐标，一个局部泰勒展开以高效近似光线与高斯交点的UV坐标，以及一个可学习的纹理以捕捉细粒度外观。大量实验表明，该方法不仅促进了高保真外观编辑，还能在消费级设备上实现实时渲染，例如单个RTX 2080 Ti GPU。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D高斯点云技术中外观与几何信息耦合的问题。现有方法在高斯属性中同时包含了外观和几何信息，导致在进行纹理交换等编辑操作时缺乏灵活性。

核心思路：Texture-GS的核心思想是将外观与几何信息解耦，通过将外观表示为映射到3D表面的2D纹理，从而实现更灵活的外观编辑。这样的设计使得编辑操作不再受限于高斯属性的耦合。

技术框架：该方法的整体架构包括一个纹理映射模块，具体由三个主要部分组成：UV映射多层感知机（MLP）用于学习3D高斯中心的UV坐标，局部泰勒展开用于高效近似光线与高斯交点的UV坐标，以及一个可学习的纹理模块用于捕捉细粒度的外观信息。

关键创新：本文的主要创新在于提出了纹理映射模块，通过解耦外观与几何信息，显著提升了编辑操作的灵活性。这一方法与现有技术的本质区别在于不再将外观信息与几何信息耦合在一起。

关键设计：在技术细节上，UV映射MLP的设计使得其能够有效学习到高斯中心的UV坐标，局部泰勒展开则提高了计算效率。此外，学习纹理的设计使得系统能够捕捉到更细致的外观特征，增强了编辑效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Texture-GS在DTU数据集上实现了高保真外观编辑，并在单个RTX 2080 Ti GPU上达到了实时渲染性能。与基线方法相比，外观编辑的灵活性和效果均有显著提升，展示了该方法的实际应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发以及电影特效制作等。通过实现高保真外观编辑，Texture-GS能够为设计师提供更大的创作自由度，提升视觉效果的真实感和多样性。未来，该技术可能在实时渲染和交互式应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian splatting, emerging as a groundbreaking approach, has drawn increasing attention for its capabilities of high-fidelity reconstruction and real-time rendering. However, it couples the appearance and geometry of the scene within the Gaussian attributes, which hinders the flexibility of editing operations, such as texture swapping. To address this issue, we propose a novel approach, namely Texture-GS, to disentangle the appearance from the geometry by representing it as a 2D texture mapped onto the 3D surface, thereby facilitating appearance editing. Technically, the disentanglement is achieved by our proposed texture mapping module, which consists of a UV mapping MLP to learn the UV coordinates for the 3D Gaussian centers, a local Taylor expansion of the MLP to efficiently approximate the UV coordinates for the ray-Gaussian intersections, and a learnable texture to capture the fine-grained appearance. Extensive experiments on the DTU dataset demonstrate that our method not only facilitates high-fidelity appearance editing but also achieves real-time rendering on consumer-level devices, e.g. a single RTX 2080 Ti GPU.