论文阅读 | 三维重建** **3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering（3DGS）
随着计算机视觉、图形学和计算机图像技术迅速发展，在虚拟现实、增强现实以及影视动画制作等多个领域得到了广泛的应用
本文以论文 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering 为基础，在详细分析该方法的核心思想后展开了对其实现原理及应用场景的讨论，并在代码层面进行了具体实现，并给出了实际应用示例。目的是帮助读者更好地理解其工作原理。
一、论文概述
该方法采用**3D Gaussian Splatting (3DGS)**实现三维图像的高效渲染。通过将每个空间点建模为高斯分布（亦称splat）来生成平滑且可微分的三维图像。该方法的目标是提升三维图像的渲染效率并尽可能逼真地模拟真实环境。
论文创新性地提出了一种新型渲染方法，在三维空间物体的表示上采用了高斯点（Gaussian splats）技术取代传统的网格或体素架构。每个高斯点不仅承载着色彩数据，并且包含与位置相关的扩散数据以更加准确地捕捉空间中光线分布和观察视角的影响。
二、3D Gaussian Splatting原理
传统的三维重建多采用体素、点云或多边形网格等形式来表达物体特征；而基于几何分割的显式网格（3DGS）方法则通过在三维空间中布置离散的高斯函数节点来显式表征物体表面特征；具体而言，在构建与渲染过程中，则会依次执行一系列操作步骤
高斯采样过程：通过从三维场景中提取数据来得到高斯采样点。每个采样点都包含位置坐标、颜色特征以及扩散范围等关键参数。这些采样点在空间中按照预定的间距布置，并且通常会利用深度图像数据和光照矢量信息来进行初始设置。
高斯点聚合 ：通过将多个高斯点整合为一个统一的表示形式, 该系统实现了高效的三维渲染框架构建. 在整合过程中, 在考虑每个高斯点的空间分布与透明度特性后, 在光栅化过程中实现了光照与观察角度关系的有效表达.
实时生成 ：通过为每个高斯点计算光照信息，并与观察者保持互动以获取反馈信息，在此过程中形成三维场景的图像。
三、核心算法流程
以下是基于3D Gaussian Splatting（3DGS）的基本工作流程描述：该算法主要包含三个关键环节：高斯点创建、绘制渲染以及优化策略实施的过程。
1. 高斯点生成与初始化
首先，在初始化阶段需要生成高斯点，在这个过程中会根据输入的三维数据（如多维空间中的散射数据样本）来确定每个高斯点的位置及其大小参数设置。这些关键属性构成了高斯函数分布的基础框架
- 位置 （x, y, z）
- 颜色 （r, g, b）
- 散布（sigma） ，表示该点的扩散程度。
import numpy as np
# 生成高斯点的函数
def generate_gaussian_points(num_points, bounds):
points = np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], size=(num_points, 3)) # 随机生成位置
colors = np.random.rand(num_points, 3) # 随机生成颜色
sigmas = np.random.rand(num_points) * 0.05 # 随机生成高斯点的扩散因子
return points, colors, sigmas
# 设置点云边界和点数量
bounds = [(-1, 1), (-1, 1), (-1, 1)] # 假设生成一个以原点为中心的立方体
num_points = 1000
points, colors, sigmas = generate_gaussian_points(num_points, bounds)
python
2. 渲染高斯点
当我们生成了高斯点后，能够通过渲染算法将这些高斯点呈现出来。在典型的三维图形系统（3DGS）中，在实现图形显示的过程中，默认会采用多种光照处理方法来优化显示效果。其中一种常用的方法是基于几何着色的光照模型，在该模型下会对每个高斯点进行颜色和透明度的精确计算以达到逼真的视觉效果；以下是一个基本的渲染函数示例：
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 渲染高斯点
def render_gaussian_points(points, colors, sigmas):
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 绘制每个高斯点
for i in range(len(points)):
ax.scatter(points[i][0], points[i][1], points[i][2],
color=colors[i], s=sigmas[i]*100, alpha=0.5) # s为点的大小，alpha为透明度
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()
# 调用渲染函数
render_gaussian_points(points, colors, sigmas)
python
该代码通过调用matplotlib库函数实现了三维高斯点分布的数据可视化效果。其中变量s表示数据点的尺寸参数，在图像中反映不同规模的数据标记特性；变量alpha则用于控制数据点显示时的颜色饱和度参数，在视觉上调节各维度数据之间的对比关系。该模块通过设置适当的空间间隔参数实现了对高斯分布空间分散特性的数值模拟与图形呈现效果整合。
3. 实时渲染和优化
在实际应用场景中，3DGS系统会采用光照计算、物体阴影生成以及表面反射特性等多种技术实现画面呈现效果，并通过性能优化确保满足实时渲染需求。为了提升整体渲染性能，在处理不同类型的高斯采样点时我们可以灵活运用分层渲染策略以及智能点云压缩技术等多样化优化手段
# 计算每个高斯点的光照（简化的光照模型）
def apply_lighting(points, colors, light_position):
light_intensity = 1.0
shaded_colors = []
for i in range(len(points)):
direction = light_position - points[i] # 计算光源方向
distance = np.linalg.norm(direction)
color = colors[i] * max(0, np.dot(direction / distance, np.array([0, 0, 1]))) # 简单的光照模型
shaded_colors.append(color)
return np.array(shaded_colors)
# 假设光源位于(0, 0, 2)
light_position = np.array([0, 0, 2])
shaded_colors = apply_lighting(points, colors, light_position)
# 渲染经过光照处理的高斯点
render_gaussian_points(points, shaded_colors, sigmas)
python
四、应用场景与优化
3DGS具有很高的渲染效率，因此非常适用于以下应用场景：
- 虚拟现实与增强现实 ：支持高效呈现复杂三维场景，并应对动态环境变化。
- 游戏开发：负责实现快速渲染并带来优秀视觉效果。
- 影视特效制作：通过复杂场景的高效生成，能够显著提升渲染速度和质量。
在优化方面，3DGS可以通过以下方式进一步提高性能：
- 分层式几何着色 ：对位于视点远处的几何平滑区域进行降噪或归并处理以减少计算开销。
- 基于观察者与场景之间距离关系及场景细节程度的动态着色质量优化 ：通过实时评估视角距离与场景复杂度来自动调节着色效果。
五、总结
3D Gaussian Splatting (3DGS) 提出了一个高效的三维重建与渲染方案。通过以高斯函数为基础表示场景中的三维数据，并结合快速积分技术，在保证渲染质量的同时实现了计算效率的显著提升。不仅能够提高渲染速度和图像质量，并且特别适用于需要实时处理的应用场景。
本文以实例展示了生成高斯采样点的具体方法及其在基础渲染过程中的应用，并提供了基本的实现示例。该技术在多个领域展现出广泛的适用性，并涵盖虚拟现实、影视制作等多个领域。
未来，在硬件性能得到提升以及算法经过进一步优化的情况下，在广泛的三维重建与渲染领域中扮演着重要的角色。