在数字世界对真实感和实时性的需求日益增长的背景下，三维场景的重建与渲染技术正经历着一场革命。传统的神经隐式表示方法，例如NeRF（神经辐射场），虽然在高质量渲染方面表现出色，但往往受到计算成本高昂和渲染速度缓慢的限制。如今，一种名为3D Gaussian Splatting（3DGS），即三维高斯泼溅的新兴技术，凭借其独特的优势，正在以惊人的速度崭露头角，有望成为未来三维场景重建与渲染领域的主流解决方案。
3DGS的核心理念在于将三维场景抽象为一组3D高斯椭球的集合。相较于NeRF等依赖复杂神经网络结构的方法，3DGS采用更加简洁的表示方式，避免了大量计算密集的神经网络运算，从而显著提升了渲染效率。这一突破的核心在于高效的光栅化过程，通过对3D高斯椭球进行投影和着色，能够以极快的速度生成逼真的图像。具体而言，该技术将3D高斯投影到2D平面上，并通过仿射变换将二维高斯与画布像素对齐，最终实现精确的着色。这一过程中，涉及了对沿着深度方向积分的精确计算，正如论文《EWA volume splatting》中所详述，能够模拟复杂的、依赖于视点的视觉效果，并生成动态且逼真的可视化效果，超越了传统的点云渲染技术。这种方法允许模拟光照、阴影等高级渲染效果，带来更为沉浸式的用户体验。
然而，3DGS并非完美无缺。在处理密集视图输入时，其性能瓶颈逐渐显现。为了应对这一挑战，研究人员正积极探索优化方案，浙江大学的研究团队便提出了ZPressor，这是一个即插即用的轻量级模块，其灵感来源于信息瓶颈原理。ZPressor巧妙地通过压缩前馈3DGS特征，显著降低了内存占用和推理时间。其核心思想是将视图划分为锚点和支持集，并利用交叉注意力机制压缩信息，从而在保证渲染质量的同时，大幅提升了模型的密集视角扩展性。实验结果证明，在36个输入视图下，ZPressor能够提升4.65dB的渲染质量，并将推理时间减少70%，显存占用减少80%。更令人印象深刻的是，它甚至可以将可输入的视图数目扩展到接近500个，这对于需要从多个角度捕捉场景信息的应用来说具有重要意义。这表明，ZPressor有潜力应对更复杂、更真实的场景重建需求。
除了优化模型结构，研究人员也在积极革新训练流程。OccGaussian便是一个典型的例子。通过对训练流程的优化，OccGaussian可以在短短6分钟内完成训练，并在遮挡情况下产生160FPS的高质量人体渲染，将训练和推理速度分别提高了250倍和800倍。这种速度上的巨大提升，使得3DGS技术在需要快速迭代和实时反馈的应用场景中更具吸引力。想象一下，在影视制作中，特效艺术家可以快速地预览和调整渲染效果，极大地缩短了制作周期，并提高了创作效率。在游戏开发中，开发者可以快速构建出复杂而逼真的游戏环境，从而提升游戏体验。
3DGS的应用场景几乎是无限的。在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）领域，它能够提供高质量、实时的三维场景渲染，打破了以往的计算瓶颈，显著改善用户沉浸感。在游戏开发和视觉特效领域，3DGS可以用于创建逼真的虚拟环境和特效，降低开发成本，并提升作品的视觉冲击力。《阿凡达》级别的视觉效果，或许离我们不再遥远。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）领域也受益于3DGS技术，例如SplaTAM，通过结合3DGS和SLAM技术，可以实现更精确的场景重建和定位，这对于机器人导航、自动驾驶汽车等领域具有至关重要的意义。目前，3DGS已经在主流3D软件中得到应用，包括Houdini、Unreal Engine、Unity和Blender，这意味着更多的开发者和艺术家可以直接利用这项技术，创造出令人惊叹的作品。展望未来，自动驾驶、机器人导航、远程协作等等，都将因3DGS的加入而发生深刻变革。
3D Gaussian Splatting的崛起，预示着三维场景重建与渲染技术正在迎来一个全新的时代。它不仅在性能和效率上超越了传统方法，还在不断探索更广泛的应用场景。尽管仍面临一些挑战，例如如何在更大规模的场景中实现高效的重建与渲染，以及如何更好地处理动态场景，但随着研究的深入和技术的不断发展，3DGS必将在三维世界中扮演越来越重要的角色，为各行各业带来革命性的变革。
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