解读CVPR2024-3DGS论文分享|4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene Rendering用于实时动态场景渲染的四维高斯散射

论文标题

4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene Rendering

用于实时动态场景渲染的四维高斯散射

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2310.08528

论文作者

Guanjun Wu, Taoran Yi, Jiemin Fang, Lingxi Xie, Xiaopeng Zhang, Wei Wei, Wenyu Liu, Qi Tian, Xinggang Wang

内容简介

这篇论文提出了一种名为4D Gaussian Splatting (4D-GS) 的方法，用于实时渲染动态场景。该方法通过结合3D高斯和4D神经体素（neural voxels）的显式表示，以及一个高效的高斯变形场网络，来实现对动态场景的快速渲染。4D-GS能够在保持高渲染质量的同时，实现高训练和存储效率。

方法

1.4D Gaussian Splatting (4D-GS):

4D-GS是一种全新的显式表示方法，用于动态场景的渲染。它通过3D高斯和4D神经体素来表示场景，并使用高斯变形场网络来预测新时间戳下的高斯变形。

2.高斯变形场网络:

该网络包含一个空间-时间结构编码器和一个多头高斯变形解码器。空间-时间结构编码器负责编码3D高斯的空间和时间特征，而多头高斯变形解码器则负责预测每个3D高斯的变形。

3.多分辨率编码方法:

通过有效的空间-时间结构编码器连接附近的3D高斯，构建丰富的3D高斯特征。

4.实时渲染性能:

4D-GS在动态场景上实现了实时渲染，最高可达82 FPS（800×800分辨率），与之前的最佳方法相比，在合成数据集上表现出可比或更优的性能。

分点说明

1.显式表示与神经网络的结合:

4D-GS通过3D高斯和4D神经体素的结合，提供了一种新的显式表示方法，这种方法不仅能够实现实时渲染，还能够简化场景的操控。

2.高斯变形场网络:

该网络能够高效地建模高斯运动和形状变化，通过连接相邻的高斯来获得更完整的变形几何结构，有效避免了断裂现象。

3.多分辨率编码:

通过多分辨率编码方法，4D-GS能够连接附近的3D高斯并构建丰富的特征，这有助于提高渲染质量和效率。

4.实时渲染能力:

4D-GS在高分辨率下实现了82 FPS的实时渲染速度，同时在合成数据集和真实数据集上都展现出了与之前最先进方法相当或更优的性能。

5.存储效率:

与之前的方法相比，4D-GS在存储效率上有显著提升，这对于长期场景重建尤为重要。

6.潜在应用:

除了动态场景建模，4D-GS还具有4D目标跟踪和编辑的潜力，这为未来的研究和应用提供了新的方向。

这篇论文的主要贡献在于提出了一种新的动态场景渲染方法，该方法不仅能够实现实时渲染，还能够保持高渲染质量，同时在存储效率上有所提升，为动态场景的建模和渲染提供了新的解决方案。

CVPR2024论文合集链接：

https://arxiv.org/abs/2310.08528

希望这些论文能帮到你！如果觉得有用，记得点赞关注哦~ 后续还会更新更多论文合集！！