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news 2025/10/18 1:28:33

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一文读懂为什么不直接做 4D、高频怎么来、AST 时间退火到底在惩罚什么、以及一个刻意“慢热”的训练流程如何把细节捞回来。

论文：Deformable 3D Gaussians for High-Fidelity Monocular Dynamic Scene Reconstruction

Arxiv：2309.13101

Motivation｜为什么要在“静态规范空间”里建动态？

NeRF 隐式表达：画质赞，但在一般动态场景里实时渲染困难。
3D Gaussian Splatting（3DGS）：渲染快，但强依赖定制栅格化管线，扩展到“时间维度”并不优雅。
核心思路：别直接做随时间变化的 4D 高斯。我们先在一个时间不变的参考系（canonical / 规范空间）学一套静态 3D 高斯，再用一个时间条件的变形场去“驱动”它们随时间运动。
训练稳定器：引入 AST（Annealed Smoothing in Time）时间退火平滑，先抑制时间上的高频，后期再把细节补回来。

方法总览

1) 表征解耦：Canonical Gaussians + 变形场

Canonical Gaussians：在时间不变的参考系中，学习并维护一组静态 3D 高斯（中心、协方差、颜色等）。
变形场（Deformation MLP）：给定时刻 ttt，为每个高斯输出一个位置偏移 $\Delta\mu_t$ 。最终时刻位置 $\mu_t = \mu + \Delta \mu_t$
为什么不直接 4DGS？
- 直接把“时间”塞进高斯参数会导致参数爆炸与数据稀疏（每个时刻都要学局部参数）。
- canonical→deform 的两段式，更可控、更稳：静态里学结构，动态里学运动。

实践要点：将作为变形网络输入的高斯中心 μ\muμ 做 detach（停止梯度），避免“中心既当输入又被更新”形成梯度捷径，导致变形场退化。

2) 给变形场喂“高频”：时间/位置的 NeRF 风格多频率编码

问题：原始坐标 + ReLU/SiLU MLP 更擅长拟合低频，难以表达复杂快速的位移模式。
方案：对空间坐标 x\mathbf{x}x 与时间 ttt 都做 NeRF 风格的 Fourier 编码，并与原值拼接后输入 MLP。

时间归一化： $t\in [0,1]$
时间编码（拼上原始 t 以保低频）：
空间编码（按维度逐元素）：
变形网络输入：

直觉：加了多频率编码后，高频只需线性组合就能表达，MLP 不用“费劲”曲线拟合。

3) 训练流程重排：3k 迭代热身 → 联合优化

热身阶段（约 3k iters）：只训练 canonical 3D 高斯，先把“静态结构”学稳，等价于给后续变形场一个干净的“锚点”。
联合阶段：再与变形场一起进入 3DGS 标准训练循环（反向传播 + densify/prune）。
- densify：在误差高/贡献大的区域生长更多高斯；
- prune：剔除贡献小/冗余高斯。

好处：避免一上来“结构与运动”纠缠学习带来的震荡，先稳结构，再学运动。

4) AST 时间退火平滑：先抑制高频，再放开细节

做法：训练时对输入时间加噪：

$t' = t + \varepsilon, \quad \varepsilon \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2)$

并让 $\sigma$ 随迭代线性退火到 0。

直觉：

初期 $\sigma$ 大 → 同一时刻被“抖”到邻域 → 时间维上被迫平滑（抗姿态噪声/时间抖动）。
后期 $\sigma$ →0 → 解封高频，细节逐步补齐。

一阶近似解释（为什么它在“惩罚时间导数”）：
令渲染函数为 $f(t)$ ，监督目标为 y。考虑扰动后的 MSE：

做泰勒展开 $f(t+\varepsilon) \approx f(t) + \varepsilon f'(t)$

因为 $E[\varepsilon] = 0,\ E[\varepsilon^2] = \sigma^2$ ，得到：

这等价于在目标里显式加上时间导数正则，σ\sigmaσ 越大惩罚越强 → 初期抑制高频，退火后释放高频。

训练细节（Train）

阶段一（热身 ~3k iters）
- 目标：得到高质量 canonical 高斯（位置/形状/颜色等）。
- 做法：按 3DGS 常规监督（如重建误差）优化，仅更新 canonical 参数。
阶段二（联合）
- 目标：在稳定静态结构上学习时变运动。
- 做法：变形场与 canonical 联合反向传播，并按 3DGS 流水线执行 densify / prune。
优化器：Adam。
学习率：变形场的 lr 做指数衰减（早期更依赖全局/低频，后期更精修局部/高频）。

监督项可复用 3DGS 的常见配方（如基于像素的重建损失等），不强行引入额外复杂度。

Pipeline（工作流一图串）

采样一帧（含时刻 ttt 与相机姿态）。
编码输入： $\gamma(x), \gamma(t)$ + detached 的 $\mu$ （canonical 高斯中心）。
变形场输出 $\Delta \mu_t$ ，得到时刻位置 $\mu_t$ 。
3DGS 栅格化渲染该时刻的高斯集合 $\{\mu_t, \Sigma, \text{color}, \dots\}$
计算重建损失并反传：
- 热身阶段：只更新 canonical；
- 联合阶段：同时更新 canonical 与变形 MLP，并周期性 densify/prune。
AST：训练期间对 ttt 注入退火高斯噪声（早抑制、晚放开）。