3D Gaussian Splatting 入门指南

什么是3D Gaussian Splatting？

3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一种革命性的3D场景表示和渲染技术，由Inria团队在2023年提出。它使用3D高斯椭球来表示场景，能够实现实时、高质量的新视角合成。

核心优势

🚀 实时渲染

• 相比NeRF的分钟级渲染，3DGS可以达到实时渲染效果
• 在GTX 1080上就能达到30+ FPS

🎯 高质量输出

• 渲染质量与NeRF相当甚至更好
• 细节保留更加完整

⚡ 快速训练

• 训练时间从NeRF的数小时缩短到30分钟内
• 显存占用更少

技术原理

高斯表示

每个3D高斯由以下参数定义：

\[G(x) = e^{-\frac{1}{2}(x-\mu)^T\Sigma^{-1}(x-\mu)}\]

其中：

• $\mu$ : 高斯中心位置
• $\Sigma$ : 协方差矩阵（控制形状和方向）

渲染流程

graph LR
    A[输入图像] --> B[特征提取]
    B --> C[高斯初始化]
    C --> D[可微分栅格化]
    D --> E[渲染图像]
    E --> F[损失计算]
    F --> G[梯度反传]
    G --> C

应用场景

🎮 游戏开发

• 实时场景渲染
• 动态光照效果

🎬 影视制作

• 虚拟场景生成
• 特效渲染

🏗️ 建筑可视化

• 室内设计预览
• 建筑漫游

代码示例

基本的3DGS训练流程：

import torch from gaussian_splatting import GaussianModel # 初始化高斯模型 gaussians = GaussianModel(sh_degree=3) # 创建优化器 optimizer = torch.optim.Adam([ {'params': [gaussians._xyz], 'lr': 0.00016, 'name': 'xyz'}, {'params': [gaussians._features_dc], 'lr': 0.0025, 'name': 'f_dc'}, {'params': [gaussians._features_rest], 'lr': 0.0025 / 20.0, 'name': 'f_rest'}, {'params': [gaussians._opacity], 'lr': 0.05, 'name': 'opacity'}, {'params': [gaussians._scaling], 'lr': 0.005, 'name': 'scaling'}, {'params': [gaussians._rotation], 'lr': 0.001, 'name': 'rotation'} ]) # 训练循环 for iteration in range(30000): # 渲染 rendered_image = render(viewpoint_cam, gaussians, bg_color) # 计算损失 loss = l1_loss(rendered_image, gt_image) + ssim_loss(rendered_image, gt_image) # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad()

与NeRF对比

特性	NeRF	3DGS
渲染速度	慢 (分钟级)	快 (实时)
训练时间	长 (数小时)	短 (30分钟)
内存占用	中等	较低
质量	高	高
编辑能力	有限	更灵活

最新发展

2024年重要进展

1. 4D Gaussian Splatting: 支持时间维度的动态场景
2. Gaussian Grouping: 语义分割结合
3. Mobile 3DGS: 移动端优化版本

研究方向

• 压缩与加速
• 动态场景处理
• 语义理解
• 编辑与交互

总结

3D Gaussian Splatting 代表了神经渲染领域的重要突破，其实时性能和高质量输出使其在多个应用场景中具有巨大潜力。随着技术的不断发展，我们期待看到更多创新应用。

参考资料

• 3D Gaussian Splatting 原论文
• 官方GitHub仓库
• 相关论文集合

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