3D Gaussian Splatting介绍

一、概述

3D Gaussian Splatting和NeRF一样，主要用于新视图合成。
特点：

使用光栅化渲染方式，而不是NeRF的基于射线的体渲染（volumetric rendering along a ray）
使用多个3D高斯球显示的表达场景
训练推理速度快的同时保证质量高
本质上是一个优化问题，没有使用神经网络

二、基础介绍

1. 多维高斯分布

Gaussians are defined by a full 3D covariance matrix Σ defined in world space centered at point (mean) $\mu$
在这里插入图片描述

进行了一定简化，我们回顾一下原始形式，若随机变量服从 $X\sim N(\mu ,\sigma^2)$ ,则有如下的概率密度函数
Alt
对应到多元，就是下面的形式，

高斯分布的协方差Σ 是正定矩阵，一定可以进行对角化，因此可以分解成如下形式
在这里插入图片描述
R通过四元数表示，4个参数，S为对角矩阵，3个参数，所以协方差一共7个参数

2. 将3D 高斯投影到2D像素平面

$y=p_c = W^c_w p_w+t^c_w$
线性变换，依然符合高斯分布
$\Sigma_{p_c} = W\Sigma_{p_w}W^T$
从相机坐标系变换到像素坐标系：
$\begin{bmatrix} z_x\\ z_y\\ 1 \end{bmatrix}=(1/p_c^z)\begin{bmatrix} fx& 0& cx& \\ 0& fy& cy& \\ 0& 0& 1& \end{bmatrix} \begin{bmatrix} p_c^x\\ p_c^y\\ p_c^z \end{bmatrix}$
这个变换是非线性的，需要进行一阶泰勒展开， $z=F(p_c)\approx F(\mu _y)+ J(y-\mu_y)$ ,进而得到协方差变换为：
$\Sigma _z=J\Sigma _{p_c}J^T=JW\Sigma _{p_w}W^TJ^T$
均值如下：
$\mu_z = F(\mu^y)=F(W\mu_{p_w^c}+t)$

3. 球谐函数

球谐函数用于表达空间中某点的光照模型（NeRF通过MLP来建模光照模型，输入(x,y,z,theta,phi)-> MLP->颜色C）
光照函数 $C(\theta, \phi)$ 可以表示为球谐函数的加权线性组合，如下，某一个位置高斯球的函数，输入为角度，输出为这个角度的颜色

其中：
m由J决定，如J=3, m=-3,-2,-1,0,1,2,3, J =2 m = -2,-1,0,1,2 , 对应7+5+3+1=16个球谐函数，所以有16个系数c,RGB分别对应一个球谐函数线性组合，所以光照模型一共16*3=48个参数，这些参数就是需要优化的变量。
输入 $(\theta, \phi)$ ，确定J,那么球谐函数就是固定的，如下，带入 $(\theta, \phi)$ ，那么球谐函数就是一个个实数

带入J,化简之后：

其他如下图所示

实际使用时，不用 $(\theta, \phi)$ ，而是使用方向向量d = (x,y,z)（模长为1），转换如下图所示，这样就可以把上面球谐函数表示为关于x,y,z的函数。

NeRF通过MLP确定光照模型，这里是通过球谐函数确定光照模型，每个高斯球48个参数，估计出来就能知道这个高斯球的光照模型。

注：也可以理解为一种朝向编码方法，NeRF中姿态会进行编码，这种编码方式可以替换为球谐函数，更有物理意义。

4. Splatting and $\alpha$ blending

Splatting是一种光栅化（Rasterize）3D对象的方法，即将3D对象投影到2D图形。如将3D高斯球（也可以是其他图形）往像素平面扔雪球，在像素平面的能量从中心向外扩散并减弱。该过程可以方便的并行处理。一会可以看到，这对应后面的projection过程，即把3D高斯球投影到2D图像上的过程。
$\alpha$ blending介绍
光栅化之后怎么混合这些像素平面的椭球呢？使用 $\alpha$ blending，主要解决图层融合的问题。
以两幅图像为例，图像 $I_1$ 透明度为 $KaTeX parse error: Undefined control sequence: \lapha at position 1: \̲l̲a̲p̲h̲a̲_1$ ,图像 $I_{bk}$ 为背景，融合公式如下：
$I_{result} = I_1 * \alpha_1 + I_{BK}*(1-\alpha_1)$
在这里插入图片描述

扩展到多张图，按照深度由近到远排序四张图，融合公式如下： $I_{BK}$ 先和 $I_3$ 融合，再和 $I_2$ , $I_1$
在这里插入图片描述
$I_{BK}$ 为0，则可以写成

这就是 $\alpha$ blending 公式了。

接下来说一下 $\alpha$ blending和NeRF体渲染的区别：
体渲染公式如下：
在这里插入图片描述

公式相同，虽然公式相同，但实现上区别比较大，应用方式也不一样。

三、整体流程

在这里插入图片描述
场景表达通过很多个高斯球来实现，如下图所示，每个高斯球对应59个参数。

其中决定一个高斯球需要59个系数来表达，这些也是优化问题要求解的状态：

中心位置：3dof
协方差矩阵：7dof
透明度：1dof
球谐系数：48 dof(J = 3，16 * 3)

整体流程

1）Initialization: 输入为3D点云，可以通过colmap得到，(NeRF也会用到colmap，使用位姿), 基于这些点云初始化高斯球，每个点云位置放置一个高斯球，中心点位置设置为点云位置，其他随机初始化
2) Projection: 根据相机内外参数（图像位姿），把高斯球splatting到图像上–把能看到99%的所有高斯球投影到图像上（参考“将3D 高斯投影到2D像素平面”）使用下面3个公式
在这里插入图片描述

3）Differentiable Tile Rasterizer：在投影重叠区域进行光栅化渲染（Differentiable Tile Rasterizer），使用 $\alpha$ blending，这是确定的函数，不需要学习。把这些高斯球进行混合，过程可微，公式就是：
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4）与gt计算loss，更新每个高斯球的59维系数

损失函数为：

在这里插入图片描述
其中：

L1 loss：基于逐像素比较差异，然后取绝对值
SSIM loss（结构相似）损失函数：考虑了亮度 (luminance)、对比度 (contrast) 和结构 (structure)指标，这就考虑了人类视觉感知，一般而言，SSIM得到的结果会比L1，L2的结果更有细节，SSIM 的取值范围为 -1 到 1，1 表示两幅图像完全一样，-1 表示两幅图像差异最大。

def _ssim(img1, img2, window, window_size, channel, size_average=True):mu1 = F.conv2d(img1, window, padding=window_size // 2, groups=channel)mu2 = F.conv2d(img2, window, padding=window_size // 2, groups=channel)mu1_sq = mu1.pow(2)mu2_sq = mu2.pow(2)mu1_mu2 = mu1 * mu2sigma1_sq = F.conv2d(img1 * img1, window, padding=window_size // 2, groups=channel) - mu1_sqsigma2_sq = F.conv2d(img2 * img2, window, padding=window_size // 2, groups=channel) - mu2_sqsigma12 = F.conv2d(img1 * img2, window, padding=window_size // 2, groups=channel) - mu1_mu2C1 = 0.01 ** 2C2 = 0.03 ** 2ssim_map = ((2 * mu1_mu2 + C1) * (2 * sigma12 + C2)) / ((mu1_sq + mu2_sq + C1) * (sigma1_sq + sigma2_sq + C2))if size_average:return ssim_map.mean()else:return ssim_map.mean(1).mean(1).mean(1)

参考论文：Loss Functions for Image Restoration with Neural Networks（ref）
参考链接：wiki

5）梯度回传

更新每个高斯球的属性（59维系数）-这是个优化问题
Adaptive Density Control：根据梯度实现3D高斯球的clone和split,具体而言

学习过程中，较大梯度（59维导数，模长大）的高斯球存在under-reconstruction和over-reconstruction问题
under-reconstruction区域的高斯球方差小，进行clone
over-reconstruction区域高斯球方差大，进行split
每经过固定次数的迭代进行一次剔除操作，剔除几乎透明（透明度接近0）的高斯球以及方差过大的高斯球

四、伪代码

在这里插入图片描述
对应colmap输入点云，内部处理流程：

rasterization pipeline：

cull some 3D gaussian, 99%必须投影到当前图像，才有效
2）都投影到图像
3）把图像分成很多tile,并行处理
4）建立索引和tile的对应关系，每个tile的深度值存在key里面
5）key排序
6）逐个tile渲染
注意：rasterzation时，每个高斯球投影到image时，透明度也需要从中心点开始递减，根据概率衰减

五、评价指标

PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比是一种评估图像质量的常用指标，主要用于衡量原始图像和压缩或重构后的图像之间的质量差异。

PSNR 是基于预测错误的均方值来定义的，公式为：

其中，MAX_I 是图像可能的最大像素值（对于8位图像来说，值为255），MSE 是均方误差，计算公式为：

MSE = (1/mn) ΣΣ[(I(i,j)-K(i,j))^2] (i=1:m, j=1:n)

其中，I(i,j) 和 K(i,j) 分别是在位置 (i,j) 的原始图像和重构后的图像单元像素的亮度值，‘m’ 和 ‘n’ 分别是图像的行数和列数。
PSNR 的取值范围是 0到无穷大，单位是 dB(分贝)。PSNR 值越大，说明重构图像质量越高。但需要注意的是，PSNR 只是一个粗略的图像质量度量指标，有时候 PSNR 很高的两幅图像，人眼可能会觉得差异很大；反之，PSNR 很低的两幅图像，人眼可能觉得差异不大。