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莱芜网站建设设计外包,网站空间如何选择,公众号开发哪家好,电视台网站策划书目录 一、概述 二、相关工作 1、神经渲染 2、基于Mesh的渲染 3、基于点的渲染和高斯溅射 三、前置知识 1、SDF 2、Marching Cubes算法 四、MeshGS 1、初始化Mesh网格 2、基于Mesh的GS溅射 3、损失函数 一、概述 提出一种基于距离的高斯splatting,并且将高…

目录

一、概述

二、相关工作

1、神经渲染

2、基于Mesh的渲染

3、基于点的渲染和高斯溅射

三、前置知识

1、SDF

2、Marching Cubes算法

四、MeshGS

1、初始化Mesh网格

2、基于Mesh的GS溅射

3、损失函数


一、概述

        提出一种基于距离的高斯splatting,并且将高斯splatting和网格表面相结合,消除高斯splatting中对渲染毫无贡献的冗余。对于高斯splats和mesh网格间的距离区分为紧密束缚和松弛束缚,并对两类方法采用不同的训练方法,对紧密束缚采取几何正则化,松弛束缚采用图像监督。该方法超越了基于mesh网格的渲染技术,且相比原始的3DGS的splat个数少了30%。

(1)提出了一种新的基于mesh网格的GS splatting方法,将GS splats与三角形mesh网格相结合,提出了一种新的方法来初始化和训练在三角mesh网格下的GS splats。

(2)使用两种高斯splats和mesh网格间的距离来区分,并引入不同的训练策略,适应不同的渲染需求。

二、相关工作

1、神经渲染

        NeRF考虑使用MLP来编码场景,并通过可微的体渲染来恢复RGB和密度。

        隐式神经曲面考虑将MLP映射到一个符号距离函数(SDF)或占用网格上,并使用可微体渲染来训练。

2、基于Mesh的渲染

        基于Mesh的渲染原理就是利用网格将3D模型分解为表面的多边形进行渲染。

        一方面将GS splats替代网格,来捕捉场景细节,SuGaR将GS splats紧密绑定在网格表面,MobileNeRF考虑优化三角面,并将不透明度和特征嵌入到纹理。另外VMesh考虑结合mesh和体渲染来实现高保真重建,LTM考虑使用网格抽取实现大场景下的重建。

        但大多数基于Mesh的渲染都存在网格伪影,所以该论文提出结合3DGS来突破这个挑战。

3、基于点的渲染和高斯溅射

        基于点的渲染旨在打破传统基于多边形网格渲染的技术。近期也提出关于点云渲染、球体渲染、可微分溅射等方法。

        3DGS通过3DGS splatting进行渲染,通过快速光栅化实现。

        SuGaR利用泊松重建,从3DGS提取mesh网格并绑定在三角形上进行渲染。

        GaussianAvatars和GaMeS考虑将3DGS紧密绑定网格上,用于渲染动态场景和人体模型。

        上述论文更加关注单一物体或人体模型,而该论文考虑对于大场景下的基于mesh的高斯splat技术,mesh结合3DGS可以保证渲染质量的前提下,获取更为精确的几何信息。

三、前置知识

1、SDF

        有符号距离场(Signed Distance Field,SDF)是一种用于表示3D几何的数据结构。SDF将3D空间中每一个点都映射为一个实数,对于表面内部的点,SDF值设为负数,表面的点,SDF值为0,表面外部的点,SDF值为正。

        SDF可以用来精确表示3D几何形状,通过微分渲染技术来优化。

2、Marching Cubes算法

        Marching Cubes算法是一种用于从3D几何数据中提取精确的3D网格表示,通过划分立方体网格,并根据每个立方体内的数据值确定等值面的位置和形状,从而生成三角网格表示的等值面。

        在论文中因为Marching Cubes算法会生成大量三角形,所以进行进一步的mesh decimation(网格简化),通过减少网格模型中的三角形数量,尽可能保持原始几何形状,也对于后续高分辨率网格和快速光栅化渲染相结合的效果更加显著,也提高了效率。

四、MeshGS

        MeshGS的网络框架分为两个部分:初始化Mesh网格,基于Mesh的GS溅射。

1、初始化Mesh网格

        对于以往的3DGS方法使用SfM技术生成的稀疏点云,该论文为了高质量渲染,考虑设计网格重建初始化3DGS,而非稀疏点云计算3DGS参数。

        首先输入多视图图像和相机位姿信息利用BakedSDF技术提取3DSDF几何表示,其中分别使用两个MLP,首先输入图像到一个MLP中提取有符号距离场f_{sdf},之后将f_{sdf}输入到第二个MLP中输出颜色场f_{color}。进一步将有符号距离场f_{sdf}与颜色场f_{color}结合得到变换后的f_{sdf}几何表示。

        之后利用Marching Cubes算法提取f_{sdf}几何表示,生成三角网格,并通过网格简化,减少网格模型中三角形数量,保持几何细节,提高渲染质量。

2、基于Mesh的GS溅射

        基于距离的3DGS溅射:给定一个mesh网格M,考虑在每个三角形网格的中心位置(视点P_i)初始化3D高斯溅射,利用对应视角的深度图来遮挡那些被网格表面遮挡的高斯溅射,且定义网格表面是完全不透明的。

        另外在训练过程中,评估所有训练视角中,永远不会被观察到的位于网格表面后方的冗余高斯溅射将它移除。

        考虑到真实场景中重建网格存在伪影,我们的目标要拆分成对待能够高度重建的让他表现的更好(紧密绑定),另外的部分保证减少伪影(松散绑定),所以将高斯溅射分为两类,一个是紧密绑定在网格表面的(高斯溅射和mesh网格之间距离小于阈值),另一个是松散绑定在网格表面的(高斯溅射和mesh网格之间距离大于阈值),紧密绑定的高斯溅射被平坦化并与网格表面对齐,而松散绑定的高斯溅射则用于覆盖网格失真的区域。

3、损失函数

        损失函数由四部分构成,图像损失,法线一致性损失,尺度损失,投影损失。

(1)图像损失L_{img}:在真实图像和渲染图像中采用L1损失和D-SSIM损失。

                                L_{img}=(1-\lambda_{img})L_1(\hat{I_i},I_i)+\lambda_{img}SSIM(\hat{I_i},I_i)

        其中,I_i是原始图像,\hat{I}_i是渲染图像,\lambda_{img}是权重系数。

(2)法线一致性损失L_{nc}:确保紧密绑定的高斯溅射的法线与对应网格面的法线保持一致,使得高斯溅射更加贴合网格表面。

                                        L_{nc}=\sum_{i \in G^t,f \in F}(1-n_i \cdot n_f)

        其中,n_i是紧密绑定的高斯溅射的法线,n_f是对应网格面的法线。

(3)尺度正则化损失L_{scale}:用于控制紧密绑定的高斯溅射,并将其与网格表面对齐的尺度阈值。正则化最小尺度和最大尺度\rho

                L_{scale}=\sum_{i \in G^t}(\lambda_{min}|min(s_1,s_2,s_3)|+\lambda_{max}|max(s_1,s_2,s_3)-\rho|)

(4)投影损失L_{proj}:用来确保紧密绑定的高斯溅射的中心P,保持在网格表面上的最近点s_i附近的损失函数。

        ​​​​​​​        s_i=P_i+((P_i-v_i)\cdot f_j) \cdot f_j

                L_{proj}=\sum_{i \in G^t}||s_i-P_i||_2

总损失:L=L_{img}+\lambda_{nc}L_{nc}+L_{scale}+\lambda_{proj}L_{proj}

参考论文:MeshGS: Adaptive Mesh-Aligned Gaussian Splatting for High-Quality Rendering

http://www.yayakq.cn/news/149460/

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