3DGS（三维高斯散射）算法原理介绍
3DGS（3D Gaussian Scattering）是一种基于高斯分布的三维场景表示与渲染方法，主要用于高效建模和渲染复杂的三维场景，尤其适用于动态环境或需要实时性能的应用。其核心思想是将三维空间中的物体或体积表示为多个高斯函数的集合，并通过优化这些高斯参数来拟合观测数据（如多视角图像），最终实现高质量的渲染效果。
1. 基本概念与表示
高斯函数表示
每个三维高斯由以下参数定义：
- 位置（(\mu)）：三维空间中的中心坐标。
- 协方差矩阵（(\Sigma)）：控制高斯的形状、大小和方向。
- 颜色（(c)）：通常为RGB值，表示该高斯点的颜色。
- 透明度（(\alpha)）：控制高斯对光线的贡献程度。
数学表达式为：
[
G(\mathbf{x}) = \alpha \cdot \exp\left( -\frac{1}{2} (\mathbf{x} - \mu)^T \Sigma^{-1} (\mathbf{x} - \mu) \right)
]
2. 散射模型与渲染
光线传播与积分
在渲染过程中，光线穿过三维场景时，与沿途的高斯函数相互作用。每个高斯对光线的贡献通过以下步骤计算：
- 吸收与散射：光线穿过高斯时，部分能量被吸收，剩余部分散射到其他方向。
- 颜色混合：沿光线路径积分所有高斯贡献，得到最终像素颜色。
渲染方程近似为：
[
I§ = \sum_{i=1}^N c_i \cdot \alpha_i \cdot G_i§ \cdot T_i§
]
其中，(T_i§) 是透射率，表示光线到达第 (i) 个高斯前未被遮挡的比例。
3. 参数优化
目标函数
通过最小化渲染图像与真实图像（多视角）的差异优化高斯参数。常用的损失函数包括：
- 光度损失：L1/L2 像素差异。
- 结构相似性（SSIM）：保持局部结构一致性。
优化方法
- 梯度下降：利用可微渲染技术，通过反向传播调整高斯的位置、协方差、颜色等参数。
- 协方差约束：确保协方差矩阵正定，例如通过分解为旋转矩阵和缩放矩阵：
[
\Sigma = R S S^T R^T
]
其中 (R) 为旋转矩阵，(S) 为对角缩放矩阵。
4. 动态场景处理
对于动态场景（如运动物体），3DGS通过以下方式扩展：
- 时间依赖参数：为每个高斯引入时间相关的位移或形变参数。
- 关键帧优化：在不同时间戳上联合优化高斯参数，保持时间连续性。
5. 优势与特点
| 优势 | 说明 |
|---|---|
| 高效渲染 | 高斯积分计算快，适合实时应用（如游戏、AR/VR）。 |
| 灵活表示 | 高斯可表示复杂形状（各向异性），支持非刚性物体建模。 |
| 可微优化 | 与深度学习框架兼容，易于联合训练其他模块（如目标检测）。 |
| 内存友好 | 仅需存储高斯参数，比体素网格或神经辐射场（NeRF）更节省内存。 |
6. 应用场景
- 实时三维重建：从多视角视频中快速生成动态场景模型。
- 虚拟现实渲染：高帧率渲染复杂场景。
- 医学可视化：实时渲染CT/MRI数据的三维体积。
- 自动驾驶仿真：动态交通场景的快速建模与测试。
7. 与NeRF的对比
| 特性 | 3DGS | NeRF |
|---|---|---|
| 表示形式 | 显式高斯集合 | 隐式神经辐射场（MLP） |
| 渲染速度 | 快（直接积分） | 慢（需采样数百点） |
| 动态支持 | 易扩展（时间参数化） | 需额外网络或隐式编码 |
| 内存占用 | 低（参数化高斯） | 高（密集采样点或大MLP） |
| 训练数据需求 | 较少（优化参数少） | 较多（需大量视角数据） |
8. 挑战与改进方向
- 参数初始化：高斯初始位置和形状的合理设置对收敛至关重要。
- 遮挡处理：复杂场景中高斯重叠可能导致渲染伪影，需动态调整透射率。
- 大规模场景：高斯数量增长可能影响效率，需层级化或稀疏化表示。
总结
3DGS通过显式的高斯分布建模三维场景，结合可微渲染技术，在实时性与渲染质量之间取得平衡。其灵活性和高效性使其在动态场景重建、实时渲染等领域具有广阔应用前景，但如何优化高斯管理与动态适应性仍是未来研究的关键。