Динамические сцены в новом свете: Гибридный Gaussian Splatting для реалистичной визуализации

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет создавать высококачественные и быстро отрисовываемые динамические сцены, отделяя статичные и движущиеся элементы.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Предложенный конвейер HGS, состоящий из стратегии статического и динамического разложения, включающей инициализацию с отбором кадров для уменьшения количества точек SFM, временные радиальные базисные функции для динамических гауссовых примитивов и совместное использование параметров для статических, а также двухэтапного обучения, сначала оптимизирующего статические, а затем динамические примитивы на основе уточненных статических, обеспечивает эффективное моделирование динамических сцен.

Представлен метод HGS, использующий декомпозицию на статические и динамические компоненты для компактного представления и рендеринга динамических сцен.

Несмотря на значительный прогресс в области динамической реконструкции сцен, существующие подходы, такие как 3D Gaussian Splatting, часто страдают от избыточности параметров и высокой вычислительной сложности. В данной работе, посвященной ‘HGS: Hybrid Gaussian Splatting with Static-Dynamic Decomposition for Compact Dynamic View Synthesis’, предлагается новый фреймворк, явно разделяющий статические и динамические компоненты сцены для достижения компактного представления и эффективной визуализации. Ключевой инновацией является стратегия Static-Dynamic Decomposition (SDD), позволяющая значительно снизить размер модели — до 98% — и обеспечить рендеринг в реальном времени со скоростью до 125 FPS при разрешении 4K. Не откроет ли это путь к более широкому применению динамической реконструкции сцен в задачах виртуальной и дополненной реальности, особенно на мобильных устройствах?

Вызов Динамической Реконструкции Сцены

Традиционные методы синтеза новых видов изображения динамических сцен в значительной степени опираются на нейронные поля излучения (NeRF), однако сталкиваются с трудностями при работе со сложными движениями и обеспечении производительности в реальном времени. NeRF, хотя и демонстрируют впечатляющие результаты в статичных сценах, требуют значительных вычислительных ресурсов для обработки временных изменений, что приводит к задержкам и снижению частоты кадров при отображении динамического контента. Проблема заключается в необходимости непрерывного обновления и пересчета представления сцены при каждом изменении положения камеры или движении объектов, что делает их применение в интерактивных приложениях, таких как виртуальная и дополненная реальность, затруднительным. Эффективное решение требует разработки новых подходов, способных оптимизировать процесс реконструкции и рендеринга динамических сцен, сохраняя при этом высокое качество изображения и обеспечивая необходимую скорость работы.

Точное представление динамических сцен требует методов, способных эффективно улавливать как статические, так и изменяющиеся элементы, что является фундаментальной проблемой в области компьютерного зрения и графики. Традиционные подходы часто испытывают трудности с одновременным моделированием неподвижных частей окружения и быстро меняющихся объектов, что приводит к неточностям и артефактам в реконструированном изображении. Решение этой проблемы требует разработки новых алгоритмов, способных разделять сцену на статические и динамические компоненты, а затем независимо моделировать каждый из них. Это позволяет значительно снизить вычислительную сложность и повысить реалистичность реконструированных сцен, открывая возможности для создания более правдоподобных виртуальных и дополненных реальностей, а также для более точного анализа видеоданных. Успешная реализация такого подхода предполагает разработку эффективных методов отслеживания изменений и обновления модели сцены в реальном времени, что является сложной задачей, требующей инновационных решений в области машинного обучения и компьютерной графики.

Существующие методы реконструкции динамических сцен, несмотря на впечатляющие результаты, зачастую требуют колоссальных вычислительных ресурсов. Эта проблема существенно ограничивает их применение в практических сценариях, таких как виртуальная и дополненная реальность (VR/AR), где необходима обработка в реальном времени и работа на устройствах с ограниченной мощностью. Вычислительная сложность связана с необходимостью обработки больших объемов данных, моделирования сложных движений и рендеринга высококачественных изображений. В результате, даже при наличии высокопроизводительного оборудования, обеспечение плавного и интерактивного взаимодействия в VR/AR-приложениях становится сложной задачей, а возможность использования этих технологий на мобильных устройствах — практически невозможной без значительных упрощений и потерь качества.

Ограничения, присущие подходам на основе Neural Radiance Fields (NeRF), обуславливают потребность в более эффективных и масштабируемых методах реконструкции динамических сцен. Традиционные NeRF, несмотря на свою способность генерировать фотореалистичные изображения, сталкиваются с трудностями при обработке быстрых и сложных движений, требуя огромных вычислительных ресурсов. Это особенно критично для приложений, требующих интерактивности в реальном времени, таких как виртуальная и дополненная реальность. Поэтому, актуальные исследования направлены на разработку алгоритмов, способных эффективно представлять как статические, так и изменяющиеся элементы сцены, снижая вычислительную сложность и обеспечивая возможность масштабирования для обработки более крупных и детализированных динамических окружений. Успешная реализация таких методов откроет новые возможности для создания реалистичных и интерактивных виртуальных миров.

Данные демонстрируют производительность рендеринга в реальном времени на различных VR-устройствах.

Гауссовское Разбрызгивание: Новый Подход к Трехмерному Представлению

Технология 3D Gaussian Splatting представляет собой альтернативный подход к представлению трехмерных сцен, основанный на использовании дифференцируемых гауссовых примитивов. Вместо неявного представления, как в NeRF, Gaussian Splatting явно моделирует сцену как набор 3D гауссиан, каждый из которых характеризуется положением, ковариацией и цветом. Данные гауссианы параметризуются и могут быть оптимизированы с помощью дифференцируемых методов рендеринга. Такое явное представление позволяет эффективно выполнять рендеринг, поскольку результирующее изображение формируется путем проецирования и смешивания гауссовых функций, что значительно снижает вычислительные затраты по сравнению с трассировкой лучей, используемой в NeRF. Оптимизация параметров гауссиан осуществляется на основе различий между рендерированным изображением и реальными изображениями сцены, что обеспечивает высокую точность реконструкции.

В отличие от NeRF, Gaussian Splatting обеспечивает более высокую скорость и масштабируемость благодаря своей явной репрезентации сцены. NeRF использует неявное представление, требующее вычислений для определения цвета и плотности в каждой точке пространства, что является ресурсоемким процессом. Gaussian Splatting, напротив, представляет сцену как набор дифференцируемых гауссовых примитивов, параметры которых напрямую определяют форму и внешний вид объектов. Эта явная репрезентация позволяет избежать дорогостоящих операций прослеживания лучей и вычислений объема, значительно ускоряя процесс рендеринга и обеспечивая возможность обработки более сложных и масштабных сцен без существенной потери производительности. В результате, Gaussian Splatting демонстрирует более высокую скорость рендеринга и лучшую масштабируемость по сравнению с NeRF, особенно при работе с большими наборами данных и сложными геометрическими формами.

Прямое управление параметрами гауссовских примитивов в 3D Gaussian Splatting обеспечивает возможность рендеринга в реальном времени и синтеза новых видов, превосходя производительность NeRF. В отличие от неявных представлений NeRF, где рендеринг требует трассировки лучей через плотную нейронную сеть, Gaussian Splatting оперирует явными 3D-гауссианами. Изменение параметров этих гауссианов — положения, масштаба, вращения и ковариации — напрямую влияет на итоговое изображение, что позволяет избежать вычислительно затратных операций, характерных для NeRF. Это обеспечивает значительно более высокую скорость рендеринга, особенно при использовании графических процессоров (GPU), и позволяет достичь частоты кадров, достаточной для интерактивных приложений и отображения динамических сцен.

Явное представление сцены в виде дифференцируемых гауссовых примитивов позволяет эффективно обрабатывать динамические сцены, в отличие от неявных методов, таких как NeRF. Вместо реконструкции плотной воксельной сетки или вычисления значений плотности вдоль лучей, Gaussian Splatting напрямую моделирует сцену как набор 3D-гауссиан, параметры которых ($x, y, z, \sigma$) можно оптимизировать и обновлять с течением времени. Это позволяет отслеживать и моделировать деформации и движения объектов, а также добавлять и удалять объекты в сцене, обеспечивая реалистичную визуализацию динамических сцен с высокой частотой кадров и меньшими вычислительными затратами.

Предложенный метод демонстрирует значительное улучшение визуального качества, особенно заметное на выделенных красным и синим участках видеоряда Neural 3D.

Расширение Гауссовского Разбрызгивания на Временное Измерение

Методы, такие как 4D Gaussian Splatting и ED3DGS, напрямую расширяют концепцию 3D Gaussian Splatting, добавляя временное измерение для представления динамических сцен. В отличие от статических 3D-реконструкций, эти подходы моделируют сцену как набор 3D-гауссиан, параметры которых изменяются во времени. Каждый гауссиан характеризуется положением, ковариацией, цветом и прозрачностью, и все эти параметры становятся функциями времени $t$. Это позволяет представлять движущиеся объекты и изменяющиеся сцены, обеспечивая возможность синтеза новых видов (novel view synthesis) с учетом временной динамики. По сути, вместо реконструкции статического момента времени, эти методы создают 4D-представление сцены, где каждая точка в пространстве-времени описывается гауссианой.

Методы STGS (Spatiotemporal Gaussian Splatting) и SaRO-GS (Spatiotemporal Radiance Optimization with Gaussian Splatting) усовершенствуют моделирование временной эволюции в рамках Gaussian Splatting, используя полиномиальные функции для аппроксимации изменения параметров гауссианов во времени. STGS применяет полиномы третьей степени к ковариационным матрицам и средним значениям гауссианов, позволяя моделировать деформации сцены. SaRO-GS, в свою очередь, использует более сложные техники, включая оптимизацию радиационных полей совместно с параметрами гауссианов, что позволяет добиться более точного и реалистичного представления динамических сцен. Оба подхода направлены на эффективное кодирование изменений геометрии и внешнего вида сцены во времени, сохраняя при этом преимущества Gaussian Splatting в скорости рендеринга и качестве изображения.

Для моделирования динамических сцен в Gaussian Splatting используются поля деформации, представляющие собой векторные поля, применяемые к 3D-координатам гауссовых сплэтов во времени. Эти поля определяют смещение каждой точки сплэта, отражая её движение и изменения формы. Применение поля деформации $d(x, t)$ к исходной 3D-координате $x$ в момент времени $t$ позволяет отслеживать траекторию точки и реалистично воспроизводить движение сцены. Эффективность поля деформации напрямую влияет на точность и правдоподобность динамической реконструкции, обеспечивая плавное и корректное отображение деформаций и перемещений объектов во времени.

Интеграция временного моделирования с Gaussian Splatting значительно повышает качество и реалистичность синтеза новых видов (novel view synthesis) динамических сцен. Традиционные методы, работающие со статичными 3D-сценами, не способны корректно отображать движущиеся объекты или изменяющиеся окружения. Применение временных моделей позволяет отслеживать деформации и перемещения Gaussian Splatting во времени, что обеспечивает плавные и правдоподобные переходы между кадрами. Это достигается за счет моделирования эволюции гауссовых сплэтов во времени, что позволяет генерировать новые виды с высокой степенью детализации и сохранением временной когерентности. В результате, динамические сцены, реконструированные с использованием временного моделирования Gaussian Splatting, демонстрируют значительно более высокую реалистичность и визуальную достоверность по сравнению с решениями, не учитывающими временную составляющую.

Изменение порога определения динамической области с 7.8% (стандартное статико-динамическое разложение) до 95% позволяет искусственно расширить динамическую область и, как следствие, повлиять на результаты анализа.

Гибридное Гауссовское Разбрызгивание: Сочетание Лучшего из Обоих Миров

Гибридное Gaussian Splatting представляет собой новую структуру, которая стратегически объединяет статические и динамические Gaussian-представления. В отличие от традиционных методов, где сцена представляется либо полностью статической, либо полностью динамической, данный подход позволяет разделять сцену на статические и динамические компоненты. Статические компоненты моделируются с использованием Gaussian Splatting для эффективного представления неподвижных объектов и фона, в то время как динамические компоненты моделируются с использованием методов, позволяющих отслеживать и деформировать Gaussian-примитивы во времени. Такое разделение позволяет оптимизировать каждый тип представления независимо, повышая общую эффективность и качество рендеринга.

Метод статической и динамической декомпозиции предполагает разделение сцены на статические и динамические элементы, что позволяет оптимизировать их независимо друг от друга. Статические элементы, такие как неподвижная архитектура или постоянные объекты, представляются в виде фиксированных гауссовых сплэтов, оптимизируемых для минимизации ошибки реконструкции и достижения высокой детализации. Динамические элементы, подверженные деформации или движению, моделируются отдельными гауссовыми сплэтами, параметры которых обновляются для отслеживания изменений во времени. Такое разделение позволяет существенно снизить вычислительную сложность и объем памяти, необходимые для представления всей сцены, поскольку статические элементы не требуют пересчета при изменении динамических.

Двухэтапное обучение в методе Hybrid Gaussian Splatting заключается в последовательной оптимизации статических и динамических примитивов. Сначала оптимизируются статические элементы сцены, что обеспечивает стабильную основу для последующей обработки динамических деформаций. Затем, после фиксации параметров статических примитивов, процесс обучения фокусируется исключительно на оптимизации динамических элементов, что позволяет более эффективно моделировать изменения во времени и повышает общую точность представления сцены. Такой подход позволяет добиться более высокой производительности и качества рендеринга по сравнению с одновременной оптимизацией всех элементов.

Гибридный подход Gaussian Splatting обеспечивает отрисовку в реальном времени с разрешением 4K при частоте 125 FPS на видеокарте RTX 3090. Это достигается за счет комбинирования статических и динамических представлений, что позволяет оптимизировать производительность и уменьшить размер модели. Согласно результатам тестирования, размер модели сокращается до 98% по сравнению с передовыми методами, при этом сохраняется высокая детализация и качество изображения. Эффективность достигается за счет раздельной оптимизации статических и динамических элементов сцены, что позволяет более эффективно использовать ресурсы GPU.

Эксперименты демонстрируют, что предложенные стратегии обучения эффективно справляются как со статичными, так и с динамичными областями.

Иммерсивные Возможности и Перспективы Развития

Развивающиеся методы динамической реконструкции сцены обладают огромным потенциалом для трансформации виртуальной реальности и других иммерсивных технологий. Благодаря возможности воссоздавать окружающую среду в реальном времени с высокой степенью детализации, эти разработки открывают путь к беспрецедентному уровню реализма и погружения. Перспективные алгоритмы позволяют создавать виртуальные миры, которые не просто визуально правдоподобны, но и адекватно реагируют на действия пользователя, обеспечивая ощущение полного присутствия. Это имеет ключевое значение для широкого спектра приложений, включая игровые платформы, симуляторы, образовательные программы и даже системы удаленной работы, где реалистичное взаимодействие с виртуальным пространством становится все более важным.

Помимо предложенного подхода, область динамической реконструкции сцен активно развивается благодаря альтернативным методам, таким как K-Planes, MixVoxels и HyperReel. Каждый из этих подходов предлагает уникальную стратегию для захвата и воссоздания изменяющихся сцен, используя различные представления данных и алгоритмы обработки. K-Planes, например, фокусируется на представлении сцен в виде набора плоскостей, что позволяет эффективно обрабатывать геометрию. MixVoxels комбинирует воксельную и нейронную сети, а HyperReel использует многомерные представления для повышения детализации. Разнообразие этих методов значительно расширяет возможности создания реалистичных и интерактивных виртуальных сред, открывая новые перспективы для приложений в виртуальной реальности, робототехнике и компьютерной графике.

Предложенный метод динамической реконструкции сцен демонстрирует впечатляющую производительность, достигая скорости рендеринга в 160 кадров в секунду при разрешении 1352×1014 на видеокарте RTX 3050. Этот показатель подтверждает высокую эффективность разработанного подхода и его применимость на широком спектре аппаратных конфигураций, что открывает возможности для создания реалистичных и интерактивных виртуальных сред даже на системах среднего уровня.

Предложенный метод динамической реконструкции сцен демонстрирует выдающееся качество визуализации, подтвержденное объективными метриками. На стандартных тестовых наборах данных, показатель PSNR достиг значения 32.36 дБ, а SSIM — 0.952, что свидетельствует о высокой степени схожести реконструированных изображений с оригинальными. Помимо превосходного качества, данная разработка отличается значительно сокращенным временем обучения — всего 18 минут, в то время как альтернативный метод SaRO-GS требует 1 часа 31 минуту для достижения сопоставимых результатов. Такое сочетание высокой производительности и качества делает предложенный подход перспективным решением для широкого спектра приложений, требующих реалистичной и оперативной визуализации динамических сцен.

Предложенный метод демонстрирует заметное улучшение качества визуализации на наборе данных Google Immersive, что подтверждается выделенными красным и синим цветом областями.

Исследование демонстрирует элегантность подхода к реконструкции динамических сцен, разделяя статические и динамические компоненты. Это разделение, подобно тщательному проектированию архитектуры системы, позволяет достичь как высокой точности, так и эффективности рендеринга в реальном времени. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Наши модели — это упрощения. Всегда нужно помнить, что они не являются реальностью». В данном случае, HGS представляет собой изящное упрощение сложной динамической сцены, выделяя ключевые элементы и оптимизируя процесс реконструкции. Эта четкость и последовательность делают систему не только функциональной, но и долговечной, способной адаптироваться к различным VR/AR приложениям.

Что же дальше?

Представленный подход к гибридному Gaussian Splatting, отделяющий статичные и динамичные компоненты сцены, безусловно, демонстрирует элегантность в решении сложной задачи — воссоздания динамичных сцен. Однако, как часто бывает, решение одной проблемы неизбежно обнажает другие. Вопрос не в том, насколько реалистично можно воссоздать движение, а в том, насколько эффективно можно моделировать сложные взаимодействия между динамическими объектами и их окружением. Текущие методы, хотя и впечатляющие, все еще склонны к упрощениям, что проявляется в неточностях при моделировании тонких деталей и сложных деформаций.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на разработке более изящных методов представления динамических сцен, возможно, с использованием более компактных и эффективных структур данных, чем текущие Gaussian Splats. Особое внимание следует уделить адаптивному управлению разрешением, позволяющему динамически выделять ресурсы для наиболее важных областей сцены. Не менее важна интеграция с физически корректным рендерингом (Physically Based Rendering), что позволит добиться большей реалистичности и правдоподобия воссоздаваемых сцен.

В конечном счете, истинная красота в коде проявится через простоту и ясность. Добиться реального прорыва в области воссоздания динамичных сцен можно лишь через глубокое понимание фундаментальных принципов компьютерной графики и нейронных сетей, а также через неустанное стремление к элегантности и гармонии между формой и функцией. Каждый элемент интерфейса — часть симфонии, и только при правильном их сочетании можно создать поистине захватывающий визуальный опыт.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.14352.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-18 03:55