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CVPR 2024满分论文：浙大提出基于可变形三维高斯的高质量单目动态重建新方法

WBOY转载: 2024-03-05 15:58:19305浏览

单目动态场景（Monocular Dynamic Scene）是指使用单眼摄像头观察和分析的动态环境，其中物体可以在场景中自由移动。单目动态场景重建在理解环境中的动态变化、预测物体运动轨迹以及生成动态数字资产等任务中具有关键意义。利用单目视觉技术，可以实现动态场景的三维重建和模型估计，帮助我们更好地理解和处理动态环境中的各种情况。这种技术不仅可应用于计算机视觉领域，还可以在自动驾驶、增强现实和虚拟现实等领域发挥重要作用。通过单目动态场景重建，我们可以更准确地捕捉环境中物体的运动

随着以神经辐射场（Neural Radiance Field, NeRF）为代表的神经渲染的兴起，越来越多的工作开始使用隐式表征（implicit representation）进行动态场景的三维重建。尽管基于 NeRF 的一些代表工作，如 D-NeRF，Nerfies，K-planes 等已经取得了令人满意的渲染质量，他们仍然距离真正的照片级真实渲染（photo-realistic rendering）存在一定的距离。

来自浙江大学和字节跳动的研究团队指出，上述问题的核心在于基于光线投射（ray casting）的 NeRF pipeline 通过逆向映射（backward-flow）将观测空间（observation space）映射到规范空间（canonical space）时出现了准确性和清晰性方面的挑战。逆向映射对于学习结构的收敛并不理想，导致目前的方法在 D-NeRF 数据集上仅能达到 30+ 级别的 PSNR 渲染指标。

为了解决这个挑战，该研究团队提出了一种基于光栅化的单目动态场景建模流程。他们首次将变形场与3D高斯结合，创造了一种新的方法，实现了高质量的重建和新视角渲染。这项研究论文《Deformable 3D Gaussians for High-Fidelity Monocular Dynamic Scene Reconstruction》已被计算机视觉领域顶级国际学术会议CVPR 2024接受。这项工作中独特的地方在于，它是首个将变形场应用于3D高斯以拓展到单目动态场景的研究。

CVPR 2024满分论文：浙大提出基于可变形三维高斯的高质量单目动态重建新方法

项目主页：https://ingra14m.github.io/Deformable-Gaussians/
论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.13101
代码：https://github.com/ingra14m/Deformable-3D-Gaussians

实验结果表明，变形场能够有效地将规范空间中的3D高斯前向映射精确地映射到观测空间。在D-NeRF数据集上，实现了10%以上的PSNR提升。此外，在真实场景中即使相机位姿不够准确，也能够增加渲染细节。

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^{图 1 HyperNeRF 真实场景的实验结果。}

相关工作

动态场景重建一直以来是三维重建的热点问题。随着以 NeRF 为代表的神经渲染实现了高质量的渲染，动态重建领域涌现出了一系列以隐式表征作为基础的工作。D-NeRF 和 Nerfies 在 NeRF 光线投射 pipeline 的基础上引入了变形场，实现了稳健的动态场景重建。TiNeuVox，K-Planes 和 Hexplanes 在此基础上引入了网格结构，大大加速了模型的训练过程，渲染速度有一定的提高。然而这些方法都基于逆向映射，无法真正实现高质量的规范空间和变形场的解耦。

3D 高斯泼溅是一种基于光栅化的点云渲染 pipeline。其 CUDA 定制的可微高斯光栅化 pipeline 和创新的致密化使得 3D 高斯不仅实现了 SOTA 的渲染质量，还实现了实时渲染。Dynamic 3D 高斯首先将静态的 3D 高斯拓展到了动态领域。然而，其只能处理多目场景非常严重地制约了其应用于更通用的情况，如手机拍摄等单目场景。

研究思想

Deformable-GS 的核心在于将静态的 3D 高斯拓展到单目动态场景。每一个 3D 高斯携带位置，旋转，缩放，不透明度和 SH 系数用于图像层级的渲染。根据 3D 高斯 alpha-blend 的公式，不难发现，随时间变化的位置，以及控制高斯形状的旋转和缩放是决定动态 3D 高斯的决定性参数。然而，不同于传统的基于点云的渲染方法，3D 高斯在初始化之后，位置，透明度等参数会随着优化不断更新。这给动态高斯的学习增加了难度。

该研究创新性地提出了变形场与 3D 高斯联合优化的动态场景渲染框架。具体来说，该研究将 COLMAP 或随机点云初始化的 3D 高斯视作规范空间，随后通过变形场，以规范空间中 3D 高斯的坐标信息作为输入，预测每一个 3D 高斯随时间变化的位置和形状参数。利用变形场，该研究可以将规范空间的 3D 高斯变换到观测空间用于光栅化渲染。这一策略并不会影响 3D 高斯的可微光栅化 pipeline，经过其计算得到的梯度可以用于更新规范空间 3D 高斯的参数。

此外，引入变形场有利于动作幅度较大部分的高斯致密化。这是因为动作幅度较大的区域变形场的梯度也会相对较高，从而指导相应区域在致密化的过程中得到更精细的调控。即使规范空间 3D 高斯的数量和位置参数在初期也在不断更新，但实验结果表明，这种联合优化的策略可以最终得到稳健的收敛结果。大约经过 20000 轮迭代，规范空间的 3D 高斯的位置参数几乎不再变化。

研究团队发现真实场景的相机位姿往往不够准确，而动态场景更加剧了这一问题。这对于基于神经辐射场的结构来说并不会产生较大的影响，因为神经辐射场基于多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP），是一个非常平滑的结构。但是 3D 高斯是基于点云的显式结构，略微不准确的相机位姿很难通过高斯泼溅得到较为稳健地矫正。

为了缓解这个问题，该研究创新地引入了退火平滑训练（Annealing Smooth Training，AST）。该训练机制旨在初期平滑 3D 高斯的学习，在后期增加渲染的细节。这一机制的引入不仅提高了渲染的质量，而且大幅度提高了时间插值任务的稳定性与平滑性。

图 2 展示了该研究的 pipeline，详情请参见论文原文。

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^{图 2 该研究的 pipeline。}

结果展示

该研究首先在动态重建领域被广泛使用的 D-NeRF 数据集上进行了合成数据集的实验。从图 3 的可视化结果中不难看出，Deformable-GS 相比于之前的方法有着非常巨大的渲染质量提升。

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^{图 3 该研究在 D-NeRF 数据集上的定性实验对比结果。}

该研究提出的方法不仅在视觉效果上取得了大幅度的提升，在渲染的定量指标上也有着相应的改进。值得注意的是，研究团队发现 D-NeRF 数据集的 Lego 场景存在错误，即训练集和测试集的场景具有微小的差别。这体现在 Lego 模型铲子的翻转角度不一致。这也是为什么之前方法在 Lego 场景的指标无法提高的根本原因。为了实现有意义的比较，该研究使用了 Lego 的验证集作为指标测量的基准。

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^{图 4 在合成数据集上的定量比较。}

如图 4 所示，该研究在全分辨率（800x800）下对比了 SOTA 方法，其中包括了 CVPR 2020 的 D-NeRF，Sig Asia 2022 的 TiNeuVox 和 CVPR2023 的 Tensor4D，K-planes。该研究提出的方法在各个渲染指标（PSNR、SSIM、LPIPS），各个场景下都取得了大幅度的提高。

该研究提出的方法不仅能够适用于合成场景，在相机位姿不够准确的真实场景也取得了 SOTA 结果。如图 5 所示，该研究在 NeRF-DS 数据集上与 SOTA 方法进行了对比。实验结果表明，即使没有对高光反射表面进行特殊处理，该研究提出的方法依旧能够超过专为高光反射场景设计的 NeRF-DS，取得了最佳的渲染效果。

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