Mini-Splatting2：透過積極的高斯密度重建，在幾分鐘內構建 360 度場景

核心概念

Mini-Splatting2 透過積極的高斯密度重建和可見性剔除，在不影響渲染品質的情況下，顯著加快了 3D 高斯樣條函數場景優化速度。

摘要

文獻資訊: Fang, G., & Wang, B. (2024). Mini-Splatting: Representing Scenes with a Constrained Number of Gaussians. In European Conference on Computer Vision.
研究目標: 本研究旨在解決 3D 高斯樣條函數場景優化速度緩慢的問題，目標是在不損害渲染品質的前提下，大幅縮短場景優化時間。
研究方法: 作者提出了 Mini-Splatting2 方法，其核心包含兩個創新技術：

積極的高斯密度重建: 不同於傳統逐步增加高斯數量的策略，此方法在優化初期就積極地生成大量關鍵高斯，快速捕捉場景的密集幾何資訊。
可見性高斯剔除: 利用每個訓練視圖的高斯重要性作為預先計算的可見性數據，剔除對渲染無貢獻的高斯，從而減少計算量並加速優化過程。

主要發現: 實驗結果顯示，Mini-Splatting2 能在維持與基準方法相當的渲染品質的同時，顯著縮短優化時間。相較於原始 3DGS 和最新的 3DGS-accel，Mini-Splatting2 分別實現了 7.6 倍和 2.8 倍的加速。
主要結論: Mini-Splatting2 成功地在優化時間、高斯數量和渲染品質之間取得了平衡，為基於高斯樣條函數的 3D 場景重建技術的未來發展奠定了堅實的基礎。
研究意義: 此研究對於需要快速 3D 場景重建的應用，例如虛擬實境、擴增實境和機器人技術等領域具有重要意義。
研究限制與未來方向:

Mini-Splatting2 並未考慮運行時內存限制，未來可以針對資源受限的場景進行優化。
未來可以進一步結合多視角幾何技術，提升點雲重建的效率和幾何保真度。

統計資料

Mini-Splatting2 比原始 3DGS 快 7.6 倍。
Mini-Splatting2 比最新的 3DGS-accel 快 2.8 倍。
在 Mip-NeRF360 數據集中，Mini-Splatting2 的廚房場景重建使用了 520 萬個高斯，峰值內存消耗僅為 5.0GB。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Mini-Splatting2: Building 360 Scenes within Minutes via Aggressive Gaussian Densification

by Guangchi Fan... 於 arxiv.org 11-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12788.pdf

深入探究

除了虛擬和擴增實境，Mini-Splatting2 的快速場景重建能力還可以用於哪些其他領域？

Mini-Splatting2 的快速場景重建能力，除了虛擬和擴增實境之外，還能在以下領域發揮作用：

機器人技術: 快速場景重建對於機器人導航、路徑規劃和環境理解至關重要。 Mini-Splatting2 可以讓機器人快速構建周圍環境的精確模型，從而更有效地執行任務。
自動駕駛: 自動駕駛汽車需要實時感知周圍環境。 Mini-Splatting2 可以用於快速創建道路、建築物和其他車輛的 3D 模型，幫助自動駕駛系統做出更安全的決策。
建築和設計: 建築師和設計師可以使用 Mini-Splatting2 快速創建建築物和室內空間的虛擬模型，以便更好地進行設計評估和展示。
文化遺產保護: Mini-Splatting2 可以用於快速掃描和重建文物和歷史建築，以便進行數字化保存和虛擬展示。
醫療影像: Mini-Splatting2 可以應用於醫療影像領域，例如從 CT 掃描數據中快速重建器官和組織的三維模型，幫助醫生進行診斷和手術規劃。
總之， Mini-Splatting2 的快速場景重建能力具有廣泛的應用前景，可以應用於任何需要快速、準確地創建三維模型的領域。

如果場景包含大量細節且需要極高的渲染品質，Mini-Splatting2 的積極高斯密度重建策略是否會導致信息丢失？

Mini-Splatting2 的積極高斯密度重建策略的確有可能在處理細節豐富的場景時導致信息丟失，特別是在追求極高渲染品質的情況下。
積極高斯密度重建策略強調在早期優化階段快速生成大量高斯點，這可能導致以下問題：

細節平滑: 過於積極的密度重建可能會導致細節區域的高斯點過於密集，在簡化階段難以保留所有細節，最終造成細節平滑或丟失。
高斯點分佈不均: 積極密度重建策略可能無法在所有區域都均勻分佈高斯點，尤其是在細節豐富的區域，可能導致某些區域的重建品質下降。
為了減輕這些問題，可以考慮以下方法：

調整密度重建策略: 根據場景的複雜程度和所需的渲染品質，調整積極高斯密度重建策略中的參數，例如初始高斯點數量、密度閾值等。
結合其他重建技術: 將 Mini-Splatting2 與其他三維重建技術結合，例如基於深度學習的方法，以更好地捕捉細節信息。
後處理優化: 在 Mini-Splatting2 完成場景重建後，使用後處理技術對細節區域進行優化，例如使用法線貼圖增強細節表現。
總之，在處理細節豐富且需要極高渲染品質的場景時，需要仔細評估 Mini-Splatting2 積極高斯密度重建策略的影響，並根據實際情況進行調整和優化，以達到最佳的重建效果。

如何將 Mini-Splatting2 的核心概念應用於其他基於三維重建的技術，例如 NeRF？

雖然 Mini-Splatting2 主要針對 Gaussian Splatting 技術，但其核心概念可以應用於其他基於三維重建的技術，例如 NeRF，以提高效率和品質。以下是一些可能的應用方向：

積極密度控制： NeRF 通常使用均匀的網格或分層結構來表示場景，而 Mini-Splatting2 的積極密度控制概念可以應用於 NeRF，根據場景複雜度自適應調整採樣密度，在細節豐富區域分配更多資源，提高重建效率和細節表現。
可見性裁剪： NeRF 的渲染過程需要對所有樣本點進行計算，而 Mini-Splatting2 的可見性裁剪概念可以應用於 NeRF，預先剔除不可見的樣本點，減少計算量，加速渲染速度。
深度初始化： Mini-Splatting2 使用深度信息初始化高斯點，而 NeRF 可以借鑒這一概念，利用深度估計網絡或其他深度信息源，指導 NeRF 的初始樣本點分佈，加速優化過程。
簡化策略： Mini-Splatting2 的簡化策略可以應用於 NeRF，在保證重建品質的前提下，簡化 NeRF 的網絡結構或減少樣本點數量，降低内存消耗和計算成本。
例如，可以設計一種基於 NeRF 的新型場景表示方法，結合 Mini-Splatting2 的積極密度控制和可見性裁剪策略，在保證重建品質的前提下，顯著提高 NeRF 的渲染效率。
總之， Mini-Splatting2 的核心概念為其他三維重建技術提供了新的思路，可以通過借鑒和融合這些概念，進一步提升现有三維重建技術的性能和效果。