速度提升100倍！CVPR2024揭示迄今最快的3DGS视频重建方法

主要观点总结

本文介绍了3DGStream：一种能够高效重建真实世界动态场景的创新方法。该方法利用有效的神经转换缓存（NTC）捕捉物体运动，建模动态场景，通过两个阶段训练过程即时构建高质量的捕捉动态场景的视频。实验结果表明，与当前最先进的动态场景重建技术相比，3DGStream在渲染速度、图像质量、训练时间和模型存储方面都具有竞争力。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景及目的

介绍计算机视觉领域中自由视角视频的挑战性，尤其是从多个已知姿态的相机视角捕捉视频来实现这一目标的重要性。传统方法往往难以应对复杂的几何形状和外观，尤其是长时间训练和渲染的问题。因此，本研究旨在提出一种高效的动态场景重建和渲染方法。

关键观点2: 3DGStream方法概述

详细描述了3DGStream方法的原理和工作流程，包括如何利用神经转换缓存（NTC）表达场景，以及两个阶段训练过程的具体实施细节。强调实时渲染的重要性和实现方法。

关键观点3: 实验与结果

介绍了实验部分的结果，包括与其他方法的对比实验和数值实验结果。展示了3DGStream在渲染速度、图像质量、训练时间和模型存储方面的优势。

关键观点4: 创新点

强调3DGStream的主要创新点，包括利用神经转换缓存（NTC）捕捉物体运动，通过两个阶段训练过程即时构建高质量的视频，以及适应性3DGS添加策略准确建模新物体的特点。

文章预览

以下文章来源于3D视觉之心 点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 点击预约直播，开播自动提醒，不错过~ 论文标题： 3DGStream: On-the-Fly Training of 3D Gaussians for Efficient Streaming of Photo-Realistic Free-Viewpoint Videos 论文作者： Jiakai Sun, Han Jiao, Guangyuan Li, Zhanjie Zhang, Lei Zhao, Wei Xing 导读： 渲染动态场景的自由视角高质量视频一直是个难题，现有的方法要么耗时长，要么质量差。NeRF提出后，训练时间从几天变为了几十小时，渲染质量也有了一定程度的提升，但与“高效实用”相比还差了不是一星半点。 本文推出了3DGStream：一种能够高效重建真实世界动态场景的创新方法。3DGStream能够在12秒内快速完成每帧的重建，并以每秒200帧的速度实现实时渲染，将训练与渲染速度分别提升近10倍和100倍，快到令人难以置信！ ©️【深蓝AI】编译 ………………………………