A Compact Dynamic 3D Gaussian Representation for Real-Time Dynamic View Synthesis

📄 arXiv: 2311.12897v2 📥 PDF

作者: Kai Katsumata, Duc Minh Vo, Hideki Nakayama

分类: cs.GR

发布日期: 2023-11-21 (更新: 2024-07-04)

备注: 17 pages, 11 figures, ECCV 2024

💡 一句话要点

提出紧凑动态3D高斯表示以解决动态场景合成问题

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

关键词: 动态场景合成 3D高斯表示 实时渲染 计算机视觉 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有的3D高斯点云方法在动态场景合成中面临内存消耗大和观测要求高的挑战。
  2. 本文提出了一种紧凑的动态3D高斯表示，通过时间函数建模位置和旋转，减少内存使用并放宽多视角假设。
  3. 实验表明，该方法在渲染质量上与最先进的方法相匹配，并在速度上显著提升，达到每秒118帧。

📝 摘要（中文）

3D高斯点云（3DGS）在静态场景的新视角合成中取得了显著成功，但在动态场景中面临挑战，因为3D高斯参数需要在每个时间步更新，这要求大量内存和至少十个观测值。为了解决这些限制，本文提出了一种紧凑的动态3D高斯表示，通过将位置和旋转建模为时间的函数，并在保持其他属性不变的同时，使用少量参数近似。实验结果表明，该方法在单个GPU上以1352×1014的分辨率实现了每秒118帧的渲染速度，显著优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决动态场景中3D高斯点云表示的内存消耗和观测需求高的问题。现有方法在动态场景中需要频繁更新参数，导致效率低下。

核心思路：提出了一种紧凑的动态3D高斯表示，通过将位置和旋转建模为时间的函数，减少了对内存的需求，并保持其他属性（如尺度、颜色和不透明度）不变。

技术框架：该方法的整体架构包括动态参数建模模块、内存优化模块和渲染模块。动态参数建模模块负责根据时间更新位置和旋转，内存优化模块则通过参数近似减少内存占用，渲染模块实现高效的视角合成。

关键创新：最重要的创新在于通过时间函数建模动态场景中的位置和旋转，显著降低了内存需求，并放宽了对多视角的严格假设。这一方法在动态场景合成中具有较高的灵活性和效率。

关键设计：在参数设置上，使用了少量的近似参数来表示动态变化，损失函数设计上注重保持渲染质量与速度的平衡，网络结构则优化了渲染流程以提高帧率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，本文方法在单个GPU上以1352×1014的分辨率实现了每秒118帧的渲染速度，显著高于传统方法。同时，在渲染质量上与最先进的技术相当，展示了在速度和质量上的双重优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和动态场景的实时渲染等。通过提高动态场景合成的效率和质量，该方法能够为游戏开发、影视制作和实时模拟等行业带来显著的实际价值，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) has shown remarkable success in synthesizing novel views given multiple views of a static scene. Yet, 3DGS faces challenges when applied to dynamic scenes because 3D Gaussian parameters need to be updated per timestep, requiring a large amount of memory and at least a dozen observations per timestep. To address these limitations, we present a compact dynamic 3D Gaussian representation that models positions and rotations as functions of time with a few parameter approximations while keeping other properties of 3DGS including scale, color and opacity invariant. Our method can dramatically reduce memory usage and relax a strict multi-view assumption. In our experiments on monocular and multi-view scenarios, we show that our method not only matches state-of-the-art methods, often linked with slower rendering speeds, in terms of high rendering quality but also significantly surpasses them by achieving a rendering speed of $118$ frames per second (FPS) at a resolution of 1,352$\times$1,014 on a single GPU.