Centrala begrepp
AtomGS 通過將高斯分佈約束為更均勻的「原子高斯」並與場景幾何精確對齊,從而改進了 3D 高斯散射 (3DGS) 技術,在渲染品質和幾何精度方面均有所提升。
Sammanfattning
AtomGS:將高斯散射原子化,以實現高保真輻射場
論文概述
本論文介紹了一種名為 AtomGS 的新型輻射場重建方法,旨在解決現有 3D 高斯散射 (3DGS) 技術中存在的限制。3DGS 因其在新型視圖合成和實時渲染速度方面的優越能力而備受關注,但其混合優化和自適應密度控制策略可能會導致結果欠佳。具體而言,3DGS 可能會優先考慮優化大型高斯分佈,而犧牲了對較小高斯分佈的充分密集化,從而導致幾何形狀出現噪點和模糊偽影。
AtomGS 方法
AtomGS 由兩個主要組成部分組成:原子化擴散和幾何引導優化。
- 原子化擴散:此過程將各種大小的橢球高斯分佈約束為更均勻大小的「原子高斯」。這種策略通過更加重視與場景細節相一致的密集化,增強了具有精細特徵區域的表示。與傳統高斯分佈不同,原子高斯分佈是尺寸均勻的各向同性球體,這確保了它們與場景實際 3D 幾何形狀更緊密地對齊。
- 幾何引導優化:此方法結合了邊緣感知法線損失,有效地平滑了平坦表面,同時保留了複雜的細節。通過將從 2D 邊緣檢測器得出的權重整合到曲率圖中來計算此損失函數。
結果與貢獻
在多個基準數據集上進行的評估表明,AtomGS 在渲染品質方面優於現有的最先進方法。此外,它在幾何重建方面也達到了具有競爭力的精度,並且與其他基於 SDF 的方法相比,訓練速度顯著提高。
AtomGS 的主要貢獻總結如下:
- 引入了一種原子化擴散策略,旨在通過改進具有精細細節區域的 3D 幾何精度來提高渲染品質。
- 設計了一種邊緣感知法線損失,通過在形狀不規則的區域保留細節的同時減少平坦表面上的噪點,從而提高重建精度。
- 所提出的 AtomGS 在多個基準數據集上均取得了最先進的性能,在渲染品質和幾何精度方面均表現出色。
Statistik
AtomGS 在 Mip-NeRF360 數據集上的平均訓練時間為 0.28 小時,最終模型大小為 749MB。
相比之下,3DGS 在 Mip-NeRF360 數據集上的訓練時間為 0.40 小時,模型大小為 869MB。
Citat
「AtomGS 通過我們提出的原子化擴散過程和邊緣感知法線損失,通過戰略性地部署原子高斯來細化 3DGS,以確保對複雜場景的詳細覆蓋。」
「與 3DGS 相比,AtomGS 為在哪裡集中高斯以更好地進行 3D 幾何優化提供了精確的指導。」