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本研究由Bernhard Kerbl、Georgios Kopanas、Thomas Leimkühler和George Drettakis共同完成。Bernhard Kerbl和Georgios Kopanas来自法国Inria和Université Côte d’Azur，Thomas Leimkühler来自德国Max-Planck-Institut für Informatik，George Drettakis也来自法国Inria和Université Côte d’Azur。该研究于2023年8月发表在《ACM Transactions on Graphics》期刊上。
本研究的主要科学领域是计算机图形学中的实时渲染（real-time rendering）和辐射场（radiance fields）合成。近年来，基于神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）的方法在多视角图像合成中取得了显著进展，但这些方法通常需要昂贵的训练和渲染成本，且难以在1080p分辨率下实现实时渲染。现有的快速方法往往在速度和质量之间进行权衡，无法同时满足高质量和实时渲染的需求。
本研究的目标是提出一种新的方法，能够在保持高质量的同时实现实时渲染。为此，研究者开发了一种基于3D高斯分布（3D Gaussians）的场景表示方法，并结合了实时可微分渲染器，显著提升了场景优化和新视角合成的速度。
研究从相机校准过程中生成的稀疏点云出发，使用3D高斯分布来表示场景。这种表示方法保留了连续体积辐射场（continuous volumetric radiance fields）的优点，同时避免了在空域中进行不必要的计算。具体来说，每个3D高斯分布由其位置（均值）、协方差矩阵和不透明度（opacity）定义。研究还使用球谐函数（spherical harmonics, SH）来表示辐射场的颜色信息。
研究者提出了一种交替优化和密度控制的方法。首先，通过优化3D高斯分布的位置、协方差、不透明度和SH系数来逐步改进场景表示。其次，通过自适应密度控制步骤动态增加或删除3D高斯分布，以更好地表示场景的几何结构。具体策略包括克隆（cloning）和分割（splitting）高斯分布，以覆盖未重建的区域或优化大高斯分布。
研究者开发了一种基于分块（tile-based）的快速渲染算法，支持各向异性（anisotropic）高斯分布的可视性感知渲染。该算法通过GPU上的快速排序和分块渲染，实现了高效的渲染和反向传播。具体步骤包括将屏幕划分为16×16的分块，剔除与视锥体不相交的高斯分布，并通过深度排序进行近似α混合（alpha blending）。
研究使用Python和PyTorch框架实现了该方法，并编写了自定义的CUDA内核用于渲染。优化过程从低分辨率图像开始，逐步提升分辨率以稳定训练。SH系数的优化也分阶段进行，逐步引入更高阶的SH分量以捕捉视图依赖的视觉效果。
研究在多个公开数据集上进行了测试，包括Mip-NeRF360、Tanks&Temples和Deep Blending数据集。实验结果表明，该方法在保持高质量的同时实现了实时渲染（≥30 fps），且训练时间与现有最快方法相当。具体数据如下： - 在Mip-NeRF360数据集上，该方法在30k次迭代后达到了27.21的PSNR（峰值信噪比），优于Mip-NeRF360的24.3。 - 在Tanks&Temples数据集上，该方法在30k次迭代后达到了23.14的PSNR，与InstantNGP（21.92）相当。 - 在Deep Blending数据集上，该方法在30k次迭代后达到了29.41的PSNR，接近Mip-NeRF360的29.40。
研究还展示了该方法在合成数据集（如Blender数据集）上的表现，证明了其在随机初始化情况下的高效性和鲁棒性。
本研究首次实现了高质量辐射场的实时渲染，填补了现有方法在速度和质量之间的空白。通过引入3D高斯分布和高效的渲染算法，研究证明了在优化和渲染过程中，连续表示并非必需，为未来的研究提供了新的思路。该方法在计算机图形学、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。
研究还讨论了该方法的局限性，如在未充分观察的区域可能产生伪影，以及大高斯分布可能导致的“弹出”现象。未来的工作可以进一步优化这些方面，并探索将3D高斯分布用于网格重建的可能性。
这篇报告详细介绍了该研究的背景、方法、结果和意义，为相关领域的研究者提供了全面的参考。