Hybrid 3D-4D 高斯混合法：动态场景快速重建与渲染技术解析
一、技术背景与研究动机
在虚拟现实、增强现实以及影视制作等领域，动态 3D 场景的精准表示与高效渲染一直是关键技术难题。从体育赛事直播到现场表演录制，行业内对高质量动态场景重建的需求日益增长。然而，传统方法要么在细节精度上有所欠缺，要么在计算效率上难以满足实时性要求。
近年来，神经辐射场（NeRF）及其变体在静态 3D 场景重建方面取得了突破性进展。但将这类基于体积渲染的方法直接应用于动态场景时，面临着计算成本高、训练时间长等问题。3D 高斯混合法（3DGS）的出现为这一困境提供了新的解决思路。它通过集合各向异性高斯椭球体来表示场景，利用快速光栅化技术实现了实时、高保真渲染。但面对动态场景时，直接将 3DGS 扩展到 4D 高斯混合法（4DGS）又会因在静态区域冗余分配 4D 高斯参数而导致计算与内存开销过大。
二、混合 3D-4D 高斯混合法的核心创新
为克服上述问题，研究者提出了一种混合 3D-4D 高斯混合法（Hybrid 3D-4D Gaussian Splatting，简称 3D-4DGS）。这一方法创新性地对场景中的静态与动态区域进行区分处理：
（一）自适应区域分类机制
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初始阶段，所有高斯体均以 4D 形式表示，包含空间与时间维度信息。 -
随着训练过程推进，在每个密集化阶段，通过分析各高斯体在时间轴上的尺度参数（exp(st,i)）来判断其所属区域类型。若该参数超过预设阈值 τ，则判定为静态高斯体，否则为动态高斯体。阈值 τ 的确定基于对完全训练的 4DGS 中时间尺度分布的观察以及目标数据集特性，通常选择在动态与静态尺度的 “分水岭” 位置。 -
这种分类不是一次性的预处理步骤，而是在优化过程中持续动态调整。使得高斯体可以根据自身在序列中的时间变化特性，在 4D 与 3D 表示之间灵活转换，从而实现对静态背景元素与动态元素的自适应分离。
（二）高效的高斯体转换策略
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对于被判定为静态的高斯体，将其从 4D 转换为 3D 表示。具体操作是丢弃其时间维度相关参数，仅保留空间位置、旋转矩阵中的空间部分（通过特定算法从 4D 旋转向量中提取 3D 旋转矩阵对应的四元数）以及外观属性（如不透明度和球谐颜色系数等），使其在后续训练与渲染中不再依赖时间变量。 -
动态高斯体则保留完整的 4D 参数化形式，以捕捉复杂运动。在运行时，静态高斯体在各时间步保持不变，而动态高斯体则根据当前时间戳进行计算，以实现对场景中运动元素的精准刻画。
（三）优化与渲染流程优化
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先进行短暂的初始训练阶段（最多 500 次迭代），使用完整的 4DGS 模型让 4D 高斯体趋于稳定。 -
随后开启静态 / 动态识别方案，将 4DGS 分为 3D 和 4D 两组高斯体，并对它们分别进行自适应密集化和修剪操作（每 100 次迭代执行一次），加速训练过程。与传统 4DGS 训练中每次迭代仅更新少量 4D 高斯体不同，该方法在每次训练迭代中更新所有静态 3D 高斯体，大幅提升了收敛速度。对于 10 秒的动态场景，通常在约 6000 次迭代即可收敛，而标准 4DGS 方法往往需要 20000 至 30000 次迭代才能达到相当的视觉质量。 -
在训练过程中摒弃了周期性不透明度重置技术（在静态场景重建中有效，但在动态场景中会干扰时空联合优化），采用连续优化方式，使静态和动态高斯体在整个训练过程中保持不透明度，实现更稳定的收敛，同时避免了因不透明度饱和问题而需要重置的情况。 -
将 3D 和 4D 高斯体整合到统一的 CUDA 光栅化渲染管线中。在渲染时，将每个 4D 高斯体按时间 t 切片生成瞬态 3D 高斯体，然后将所有高斯体（包括 3D 和 4D）聚合到一个列表中，投影到屏幕空间，分配瓦片和深度键，并进行排序，以实现从前到后的 alpha 混合。
三、实验验证与结果分析
（一）数据集与实验设置
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Neural 3D Video（N3V）数据集 ：包含六个使用 18-21 台摄像机拍摄的多视图视频序列，原始分辨率为 2704×2028。其中五个序列时长为 10 秒，一个序列为 40 秒。实验中，除火焰三文鱼序列外，其余均采用 10 秒片段进行评估，保留 cam00 作为测试摄像机，其余摄像机用于训练，并将视频分辨率下采样两倍。 -
Technicolor 数据集 ：包含来自 4×4 摄像机阵列（16 台摄像机）的视频记录，分辨率为 2048×1088。选取五个场景（生日、法比恩、画家、剧院、火车），每个场景限制为 50 帧。保留 cam10 作为预留测试视图，其余摄像机用于训练，保持原始分辨率。 -
实验中，对于 N3V 数据集，基于密集 COLMAP 重建初始化 4D 高斯表示；对于 Technicolor 数据集，从稀疏 COLMAP 重建开始。采用 3D 高斯光栅化的密集化流程，通过克隆和分裂操作逐步增加高斯体数量，且不进行周期性不透明度重置。在自动分类高斯体时，根据不同数据集特性设置时间尺度阈值 τ，并在相应迭代次数内完成训练。
（二）定量结果
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N3V 数据集 ：所提方法在所有场景中均取得了具有竞争力的性能，平均 PSNR 达到 32.25 dB，优于近期多种方法，且在渲染速度（208 FPS）和存储（273 MB）方面表现出色，训练时间仅需 12 分钟，远快于 4DGS（5.5 小时）。 -
40 秒长序列 ：在更具挑战性的 40 秒片段上，所提方法 PSNR 达 29.2 dB，LPIPS 为 0.1173，显示了强大的感知质量。训练时间仅 52 分钟，比其他方法快了一个数量级。 -
Technicolor 数据集 ：使用稀疏 COLMAP 初始化时，模型 PSNR 达 33.22 dB，SSIM 为 0.911，训练时间仅 29 分钟（以画家场景为例）。与 4DGS 相比（训练时间超 4 小时），所提方法在速度、内存效率和渲染保真度之间取得了更好的平衡。
（三）定性结果
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在 N3V 数据集的视觉比较中，尽管各方法整体视觉质量相近，但所提混合表示法在某些动态区域能展现更锐利的细节，背景颜色过渡更一致，减少了帧间轻微闪烁，符合定量结果所反映的竞争力。 -
在 40 秒长序列的重建与真实帧对比中，尽管场景时长更长、运动更复杂，所提方法仍保持了几何形状和颜色过渡的连贯性，展现了对扩展时间动态的良好鲁棒性。 -
在 N3V 和 Technicolor 场景的其他结果展示中，所提方法在挑战性光照条件下保留了细粒度细节，有效建模了多样化的运动模式，其定性改进与 PSNR 和 SSIM 的定量增益一致。
（四）消融研究与分析
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尺度阈值 τ 的影响 ：当 τ 较低（如 τ=2.5）时，会将更多 4D 高斯体转换为 3D，虽简化了几何形状但可能将动态内容合并到静态表示中，减少运动细节；τ 较高（如 τ=3.5）时，对转换到 3D 的高斯体更谨慎，保留了更多细微动态，但收敛速度较慢且内存占用更高。综合来看，τ=3.0 时在质量和存储之间取得了较好的平衡。 -
不透明度重置的影响 ：许多 3D/4D 高斯方法会周期性重置不透明度以去除漂浮物或错误元素，但在动态区域可能会干扰优化。实验表明，强制降低 3D 和 4D 高斯体的不透明度会导致先前学习的运动线索被擦除，引发闪烁或 PSNR 下降。所提方法避免了不透明度重置，通过单次连续优化流程，保留了细微的时序细节并稳定了运动边界，简化了超参数调整，防止了可能降低性能的突然表示变化。
（五）高斯体空间分布可视化
将所提方法与 4DGS 的高斯体空间分布进行可视化对比。所提方法使用 3D 高斯体表示静态区域，使得高斯体在场景中分布更均匀；而基线模型在静态区域引入大量高斯体，导致不必要的计算、内存成本增加且可能降低渲染质量。这一结果有力支持了所提方法在降低冗余、减少内存使用和加速优化方面的有效性。
四、技术优势总结
所提混合 3D-4D 高斯混合法在动态场景重建领域具有显著优势：
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混合 3D-4D 表示 ：动态分类高斯体为静态（3D）或动态（4D），实现自适应优化存储与计算，有效解决了传统 4DGS 流程的低效问题，减少了参数数量与内存消耗，提高了计算效率。 -
显著缩短训练时间 ：通过消除静态高斯体的冗余时间参数，使得训练速度比基线 4DGS 方法快约 3-5 倍，同时保持保真度，大幅降低了时间和资源成本。 -
内存效率提升 ：将大型静态区域转换为 3D 高斯体，降低了内存要求。这使得在相同硬件规格下，能够处理更长的序列或更详细的场景，增强了技术的可扩展性。 -
高保真动态建模 ：将时间变化参数集中在真正动态内容上，在各种具有挑战性的场景中实现了与仅使用 4DGS 表示相当甚至更优的视觉质量，确保了动态场景的细节与真实感。
五、局限性与未来展望
当前方法存在一些局限性，主要体现在：
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所采用的启发式尺度阈值方法还有提升空间，未来可探索基于学习或数据驱动的方法来更精准地确定阈值，从而进一步优化分类效果。 -
当前的 4D 密集化策略还有改进余地，可借鉴近期在 3DGS 密集化方面的成功经验，开发专门的 4D 密集化策略，以进一步减少冗余、优化内存使用，提升重建质量与训练效率。
未来，随着技术的不断发展与完善，混合 3D-4D 高斯混合法有望在动态场景重建领域发挥更重要作用，为虚拟现实、增强现实、影视制作等行业带来更多创新应用与商业价值，推动相关产业的进一步发展与变革。
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