EGGS: Edge Guided Gaussian Splatting for Radiance Fields

📄 arXiv: 2404.09105v2 📥 PDF

作者: Yuanhao Gong

分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR, eess.IV

发布日期: 2024-04-14 (更新: 2024-04-22)

💡 一句话要点

提出EGGS方法以增强高斯点云渲染中的边缘信息

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

关键词: 高斯点云 边缘引导 图像渲染 计算机视觉 3D重建 深度学习 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有高斯点云渲染方法的损失函数未考虑图像中的边缘信息，导致渲染效果不足。
  2. 本文提出EGGS方法，通过对边缘区域赋予更高权重，引导高斯粒子更关注边缘信息。
  3. 实验结果显示，EGGS方法在多个数据集上提升了1至2 dB，且适用于多种场景。

📝 摘要（中文）

高斯点云渲染方法逐渐受到关注，但现有的损失函数仅考虑了$ ext{l}_1$范数和结构相似性，未能充分利用图像中的边缘信息。边缘在图像中提供了重要的信息，因此本文提出了一种边缘引导的高斯点云渲染方法（EGGS），通过对边缘区域赋予更高的权重，使得高斯粒子更关注边缘而非平坦区域。实验结果表明，该简单的边缘加权损失函数在多个数据集上提升了约1至2 dB，且在不同场景下（如人头建模和建筑3D重建）均能有效改善高斯点云渲染效果。

🔬 方法详解

问题定义：现有的高斯点云渲染方法在损失函数中仅考虑了$ ext{l}_1$范数和结构相似性，未能充分利用图像中的边缘信息，导致渲染效果不佳。

核心思路：EGGS方法通过引入边缘引导机制，对输入图像中的边缘区域赋予更高的权重，使得高斯粒子在渲染时更关注边缘而非平坦区域，从而提升渲染质量。

技术框架：EGGS方法的整体架构包括数据预处理、边缘检测、损失函数设计和高斯粒子渲染四个主要模块。首先，通过边缘检测算法提取图像边缘，然后在损失函数中引入边缘权重，最后进行高斯粒子的渲染。

关键创新：EGGS方法的核心创新在于引入边缘引导机制，通过简单的边缘加权损失函数显著提升了渲染效果。这一设计与现有方法的本质区别在于对边缘信息的重视。

关键设计：在损失函数中，边缘区域的权重设置高于平坦区域，确保高斯粒子在训练和渲染过程中更关注边缘信息。此外，该方法在计算成本上并未增加，保持了高效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EGGS方法在多个数据集上提升了1至2 dB的性能，相较于传统高斯点云渲染方法，展现出显著的效果改善。此外，该方法在不同场景下均能有效提升渲染质量，验证了其广泛适用性。

🎯 应用场景

EGGS方法在多个领域具有广泛的应用潜力，包括人头建模、建筑3D重建等。通过增强边缘信息的利用，该方法能够提升渲染质量，进而在虚拟现实、游戏开发和计算机视觉等领域产生重要影响。未来，EGGS方法还可以与其他深度学习技术结合，进一步拓展其应用范围。

📄 摘要（原文）

The Gaussian splatting methods are getting popular. However, their loss function only contains the $\ell_1$ norm and the structural similarity between the rendered and input images, without considering the edges in these images. It is well-known that the edges in an image provide important information. Therefore, in this paper, we propose an Edge Guided Gaussian Splatting (EGGS) method that leverages the edges in the input images. More specifically, we give the edge region a higher weight than the flat region. With such edge guidance, the resulting Gaussian particles focus more on the edges instead of the flat regions. Moreover, such edge guidance does not crease the computation cost during the training and rendering stage. The experiments confirm that such simple edge-weighted loss function indeed improves about $1\sim2$ dB on several difference data sets. With simply plugging in the edge guidance, the proposed method can improve all Gaussian splatting methods in different scenarios, such as human head modeling, building 3D reconstruction, etc.