SplatFormer：適用於強健 3D 高斯球體渲染的點變換器

Q: 如何進一步提升 SplatFormer 在處理複雜場景（例如包含大量動態物件或光照變化的場景）時的效能？

SplatFormer 目前主要針對靜態場景進行優化，對於包含大量動態物件或光照變化的複雜場景，可以考慮以下幾個方向來提升其效能： 動態場景處理: 可以借鑒 NeRF 系列方法中處理動態場景的思路，例如將時間資訊納入模型，使用 4D Gaussian Splatting 來表示動態場景，或者將場景分解為靜態背景和動態前景分別處理。 探索將 SplatFormer 與其他動態場景重建方法（如基於點雲序列的動態重建）相結合，利用其優勢互補。 光照變化處理: 目前 SplatFormer 假設場景光照條件固定，可以考慮引入光照估計模組，或者將光照資訊編碼到 Gaussian Splat 的屬性中，使其能夠適應不同的光照條件。 研究將 SplatFormer 與逆向渲染技術相結合，從而更準確地分離光照和材質資訊，提升渲染品質。 效率提升: 複雜場景通常需要更多的 Gaussian Splat 來表示，可以探索更高效的 Splat 表示方法，例如使用可變分辨率的 Splat，或者根據場景複雜度自適應地調整 Splat 數量。 研究模型壓縮和加速技術，例如模型量化、剪枝等，以提升 SplatFormer 在複雜場景下的運行效率。

Q: 如果將 SplatFormer 與其他 3D 表達方式（例如網格或體積網格）結合起來，是否可以進一步提高其渲染品質和效率？

將 SplatFormer 與其他 3D 表達方式結合起來是一個很有前景的研究方向，有可能進一步提高渲染品質和效率。 與網格結合: 可以利用網格的拓撲結構資訊來指導 Gaussian Splat 的生成和優化，例如將 Splat 約束在網格表面附近，或者利用網格的法線資訊來優化 Splat 的方向。 可以將 SplatFormer 生成的 Splat 轉換為網格，利用傳統的網格渲染技術進行高效渲染，並結合網格編輯技術對場景進行修改。 與體積網格結合: 可以將 SplatFormer 與體積渲染技術相結合，例如將 Splat 轉換為體積密度函數，利用光線步進法進行渲染，從而更準確地模擬光線在場景中的傳播。 可以利用體積網格的空間劃分結構來加速 Splat 的查詢和渲染，提升效率。 總之，將 SplatFormer 與其他 3D 表達方式結合起來，可以充分利用不同表達方式的優勢，為提升渲染品質和效率提供新的思路。

Q: SplatFormer 的成功是否意味著基於學習的方法將逐漸取代傳統的基於幾何的方法，成為未來 3D 電腦視覺領域的主流？

SplatFormer 的成功確實展現了基於學習的方法在 3D 電腦視覺領域的巨大潛力，但這並不意味著傳統的基於幾何的方法會被完全取代。 基於學習的方法的優勢: 能夠從大量數據中學習到複雜的模式和規律，處理傳統方法難以解決的問題，例如從單張圖像重建 3D 場景。 具有較強的泛化能力，可以應用於不同的場景和任務。 傳統基於幾何的方法的優勢: 通常具有較高的精度和效率，在處理規則形狀和結構化的場景時表現出色。 可解釋性較強，易於理解和控制。 未來 3D 電腦視覺領域的發展趨勢應該是基於學習的方法和傳統基於幾何的方法相互融合，取長補短。例如，可以利用基於學習的方法來提取場景的語義資訊，指導基於幾何的方法進行更精確的重建；也可以利用基於幾何的方法來生成訓練數據，提升基於學習的方法的性能。 總之，基於學習的方法和傳統基於幾何的方法都是 3D 電腦視覺領域不可或缺的一部分，兩者相輔相成，共同推動 3D 電腦視覺技術的發展。

核心概念

本文提出了一種名為 SplatFormer 的新型學習模型，用於改進 3D 高斯球體渲染技術，以解決其在處理訓練視角範圍外的新穎視角時出現的渲染品質下降問題。

摘要

書目資訊

Chen, Y., Mihajlovic, M., Chen, X., Wang, Y., Prokudin, S., & Tang, S. (2024). SplatFormer: Point Transformer for Robust 3D Gaussian Splatting. arXiv preprint arXiv:2411.06390.

研究目標

本研究旨在解決現有新穎視角合成（NVS）方法在處理訓練視角分佈範圍外的新穎視角時，渲染品質顯著下降的問題，特別是在需要從高角度觀察場景的情況下。

方法

問題定義： 本文引入了「分佈外新穎視角合成」（OOD-NVS）的概念，用於描述當測試視角與訓練視角分佈顯著不同時，NVS 方法所面臨的挑戰。
SplatFormer 模型： 提出了一種名為 SplatFormer 的新型學習模型，該模型是一種專為處理高斯球體而設計的點變換器。SplatFormer 接收使用有限訓練視角優化的初始 3DGS 集合作為輸入，並在單個前向傳遞中對其進行優化，從而有效地消除 OOD 測試視角中的潛在偽影。
資料集與訓練： 使用 ShapeNet 和 Objaverse 1.0 資料集建立了一個大型訓練資料集，其中包含初始 3DGS 集和對應的多視角圖像對。通過在該資料集上進行訓練，SplatFormer 學習了用於優化 3DGS 的通用先驗，從而有效地消除了 OOD 視角中的偽影，同時保持了 3D 一致性。

主要發現

現有的 NVS 方法，包括那些結合了各種正則化技術和資料驅動先驗的方法，都很難有效地泛化到 OOD 視角。
SplatFormer 在 OOD-NVS 任務上顯著提高了基於 3DGS 的方法的效能，在以物件為中心的場景中取得了顯著的改進，同時也展現了在無界環境中應用的潛力。
SplatFormer 在跨資料集泛化方面表現良好，能夠將其在合成資料集（如 ShapeNet 和 Objaverse）上學習到的先驗知識遷移到真實世界的物件捕捉中。

主要結論

SplatFormer 為解決 OOD-NVS 問題提供了一種有效的解決方案，並為將變換器整合到逼真的渲染工作流程中提供了進一步的證據。

意義

這項研究對於需要從任意視角渲染逼真 3D 場景的應用（如 AR 和 VR）具有重要意義。

局限性和未來研究方向

SplatFormer 在重建精細紋理和複雜紋理方面仍面臨挑戰。
未來工作可以探索將 SplatFormer 應用於優化 2DGS，以進一步改進 OOD-NVS 結果。
未來研究的一個方向是訓練 SplatFormer 以消除無界場景和更廣泛的 OOD 相機設置中的 OOD-NVS 偽影。

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arxiv.org

統計資料

SplatFormer 在 ShapeNet-OOD 評估集中實現了 27.98 的 PSNR、0.920 的 SSIM 和 0.136 的 LPIPS。
在 Objaverse-OOD 評估集中，SplatFormer 的 PSNR 為 23.06，SSIM 為 0.821，LPIPS 為 0.170。
訓練資料集包含來自 ShapeNet 的 33k 個場景和來自 Objaverse-1.0 的 48k 個場景。
輸入相機軌跡由 Nin = 32 個視角組成。
OOD 測試集包括 Nout = 9 個視角，這些視角均勻分佈在頂部球體上，ϕood ≥ 70°。
所有渲染圖像的分辨率均為 256 × 256。

引述

"We introduce OOD-NVS, a new experimental protocol specifically designed to evaluate the performance of NVS methods when rendering 3D scenes from novel viewing angles that fall outside the distribution of input views."
"We propose SplatFormer, a novel learning-based model that refines flawed 3D Gaussian splats to mitigate artifacts in OOD views."
"SplatFormer is the first approach to apply the point transformer to 3DGS processing, effectively leveraging multi-view information from a dense set of input views and learning a 3D rendering prior to remove artifacts."

從以下內容提煉的關鍵洞見

SplatFormer: Point Transformer for Robust 3D Gaussian Splatting

by Yutong Chen,... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.06390.pdf

SplatFormer: Point Transformer for Robust 3D Gaussian Splatting

深入探究

如何進一步提升 SplatFormer 在處理複雜場景（例如包含大量動態物件或光照變化的場景）時的效能？

SplatFormer 目前主要針對靜態場景進行優化，對於包含大量動態物件或光照變化的複雜場景，可以考慮以下幾個方向來提升其效能：

動態場景處理:

可以借鑒 NeRF 系列方法中處理動態場景的思路，例如將時間資訊納入模型，使用 4D Gaussian Splatting 來表示動態場景，或者將場景分解為靜態背景和動態前景分別處理。
探索將 SplatFormer 與其他動態場景重建方法（如基於點雲序列的動態重建）相結合，利用其優勢互補。

光照變化處理:

目前 SplatFormer 假設場景光照條件固定，可以考慮引入光照估計模組，或者將光照資訊編碼到 Gaussian Splat 的屬性中，使其能夠適應不同的光照條件。
研究將 SplatFormer 與逆向渲染技術相結合，從而更準確地分離光照和材質資訊，提升渲染品質。

效率提升:

複雜場景通常需要更多的 Gaussian Splat 來表示，可以探索更高效的 Splat 表示方法，例如使用可變分辨率的 Splat，或者根據場景複雜度自適應地調整 Splat 數量。
研究模型壓縮和加速技術，例如模型量化、剪枝等，以提升 SplatFormer 在複雜場景下的運行效率。

如果將 SplatFormer 與其他 3D 表達方式（例如網格或體積網格）結合起來，是否可以進一步提高其渲染品質和效率？

將 SplatFormer 與其他 3D 表達方式結合起來是一個很有前景的研究方向，有可能進一步提高渲染品質和效率。

與網格結合:

可以利用網格的拓撲結構資訊來指導 Gaussian Splat 的生成和優化，例如將 Splat 約束在網格表面附近，或者利用網格的法線資訊來優化 Splat 的方向。
可以將 SplatFormer 生成的 Splat 轉換為網格，利用傳統的網格渲染技術進行高效渲染，並結合網格編輯技術對場景進行修改。

與體積網格結合:

可以將 SplatFormer 與體積渲染技術相結合，例如將 Splat 轉換為體積密度函數，利用光線步進法進行渲染，從而更準確地模擬光線在場景中的傳播。
可以利用體積網格的空間劃分結構來加速 Splat 的查詢和渲染，提升效率。

總之，將 SplatFormer 與其他 3D 表達方式結合起來，可以充分利用不同表達方式的優勢，為提升渲染品質和效率提供新的思路。

SplatFormer 的成功是否意味著基於學習的方法將逐漸取代傳統的基於幾何的方法，成為未來 3D 電腦視覺領域的主流？

SplatFormer 的成功確實展現了基於學習的方法在 3D 電腦視覺領域的巨大潛力，但這並不意味著傳統的基於幾何的方法會被完全取代。

基於學習的方法的優勢:

能夠從大量數據中學習到複雜的模式和規律，處理傳統方法難以解決的問題，例如從單張圖像重建 3D 場景。
具有較強的泛化能力，可以應用於不同的場景和任務。

傳統基於幾何的方法的優勢:

通常具有較高的精度和效率，在處理規則形狀和結構化的場景時表現出色。
可解釋性較強，易於理解和控制。

未來 3D 電腦視覺領域的發展趨勢應該是基於學習的方法和傳統基於幾何的方法相互融合，取長補短。例如，可以利用基於學習的方法來提取場景的語義資訊，指導基於幾何的方法進行更精確的重建；也可以利用基於幾何的方法來生成訓練數據，提升基於學習的方法的性能。
總之，基於學習的方法和傳統基於幾何的方法都是 3D 電腦視覺領域不可或缺的一部分，兩者相輔相成，共同推動 3D 電腦視覺技術的發展。