RadSplat: Radiance Field-Informed Gaussian Splatting for Robust Real-Time Rendering with 900+ FPS

📄 arXiv: 2403.13806v2 📥 PDF

作者: Michael Niemeyer, Fabian Manhardt, Marie-Julie Rakotosaona, Michael Oechsle, Daniel Duckworth, Rama Gosula, Keisuke Tateno, John Bates, Dominik Kaeser, Federico Tombari

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-03-20 (更新: 2025-03-31)

备注: Project page at https://m-niemeyer.github.io/radsplat/ and presented at 3DV (Oral)

💡 一句话要点

提出RadSplat以解决复杂场景实时渲染问题

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

关键词: 实时渲染 辐射场 高斯点云 图形学 计算机视觉 优化算法 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有基于辐射场的方法在复杂场景中计算需求高，且基于高斯点云的方法在优化时表现不佳。
  2. RadSplat利用辐射场作为优化点云表示的先验信号，提升了渲染质量和优化的稳健性。
  3. 该方法在900+ FPS下实现了复杂场景的实时渲染，显著提高了渲染速度和质量。

📝 摘要（中文）

近年来，视图合成和实时渲染的进展使得在令人印象深刻的渲染速度下实现了照片级真实感。基于辐射场的方法在复杂场景中表现出色，但计算需求高。相对而言，基于高斯点云的方法依赖光栅化实现实时渲染，但在复杂场景中优化效果较差。本文提出RadSplat，一种轻量级方法，旨在实现复杂场景的稳健实时渲染。主要贡献包括：利用辐射场优化点云表示、开发新型剪枝技术以减少点数并加快推理速度，以及提出测试时过滤方法以加速渲染并扩展至更大场景。实验结果表明，该方法在900+ FPS下实现了复杂场景的最先进合成。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决复杂场景的实时渲染问题。现有基于辐射场的方法计算需求高，而基于高斯点云的方法在复杂场景中优化效果不佳，导致渲染速度和质量受限。

核心思路：RadSplat通过将辐射场作为优化点云表示的先验信号，改善了渲染质量和优化过程的稳健性。该方法结合了辐射场的高质量特性与高斯点云的实时渲染优势。

技术框架：RadSplat的整体架构包括三个主要模块：首先，利用辐射场优化点云表示；其次，采用新型剪枝技术减少点数；最后，实施测试时过滤方法加速渲染。

关键创新：该方法的核心创新在于将辐射场与高斯点云结合，利用辐射场作为优化信号，显著提升了渲染质量和速度。这一设计与传统方法的本质区别在于优化过程的稳健性和渲染效率。

关键设计：在参数设置上，RadSplat采用了特定的损失函数以平衡质量与速度，并设计了高效的网络结构以支持实时渲染。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，RadSplat在900+ FPS的速度下实现了复杂场景的最先进合成，显著优于传统基于辐射场和高斯点云的方法。这一性能提升使得其在实时渲染领域具有重要的应用价值。

🎯 应用场景

RadSplat的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括虚拟现实、游戏开发、影视特效以及建筑可视化等。其高效的实时渲染能力能够为用户提供更流畅的体验，同时也为复杂场景的处理提供了新的技术路径，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Recent advances in view synthesis and real-time rendering have achieved photorealistic quality at impressive rendering speeds. While Radiance Field-based methods achieve state-of-the-art quality in challenging scenarios such as in-the-wild captures and large-scale scenes, they often suffer from excessively high compute requirements linked to volumetric rendering. Gaussian Splatting-based methods, on the other hand, rely on rasterization and naturally achieve real-time rendering but suffer from brittle optimization heuristics that underperform on more challenging scenes. In this work, we present RadSplat, a lightweight method for robust real-time rendering of complex scenes. Our main contributions are threefold. First, we use radiance fields as a prior and supervision signal for optimizing point-based scene representations, leading to improved quality and more robust optimization. Next, we develop a novel pruning technique reducing the overall point count while maintaining high quality, leading to smaller and more compact scene representations with faster inference speeds. Finally, we propose a novel test-time filtering approach that further accelerates rendering and allows to scale to larger, house-sized scenes. We find that our method enables state-of-the-art synthesis of complex captures at 900+ FPS.