Taichi-Splatting项目中的视图空间梯度计算与半径获取技术解析

Taichi-Splatting项目中的视图空间梯度计算与半径获取技术解析

taichi-splatting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/taichi-splatting

概述

在3D高斯泼溅(Taichi-Splatting)项目中，视图空间梯度(viewspace_point_grad)和半径(radii)的计算是实现高斯分布点云渲染和优化的关键环节。本文将深入探讨这些参数的技术实现细节及其在训练过程中的作用。

视图空间梯度计算原理

视图空间梯度反映了2D高斯分布在图像平面上的变化率，对于点云的密度控制至关重要。在Taichi-Splatting项目中，视图空间梯度的计算方式如下：

1. 首先通过render_gaussians函数获取渲染结果
2. 对2D高斯分布参数(gaussians2d)启用梯度保留
3. 计算损失并执行反向传播
4. 最终通过计算2D高斯分布前两个参数的梯度范数得到视图空间梯度

值得注意的是，与原始3DGS实现相比，Taichi-Splatting计算得到的梯度值量级较小，需要乘以0.5倍图像尺寸进行归一化处理，才能与原始实现的数值范围相匹配。

半径计算实现

半径参数表征了2D高斯分布在图像平面上的覆盖范围。在Taichi-Splatting中，可以通过设置render_gaussians函数的compute_radii参数为True来启用半径计算。计算得到的半径值存储在返回结果的.radii属性中。

密度控制应用

在实际训练过程中，这些参数被用于点云的密度控制策略：

1. 使用半径值更新每个点的最大半径记录
2. 累积视图空间梯度用于后续的密度调整决策
3. 统计每个点的可见次数(denom)

正确的参数计算对于实现有效的点云自适应细化至关重要，特别是在处理不同分辨率的输入数据时。

实现差异与注意事项

与原始3DGS实现相比，Taichi-Splatting在梯度计算上存在一些差异：

1. 梯度值量级较小，需要额外的归一化处理
2. 计算仅针对视锥内的可见点(points_in_view)
3. 实现更加模块化，便于自定义渲染流程

开发者在使用这些参数进行密度控制时，应当注意这些差异，并根据实际应用场景调整相关阈值参数。

总结

Taichi-Splatting项目提供了一套高效的高斯泼溅渲染实现，其视图空间梯度和半径的计算方式虽然与原始3DGS存在一些实现差异，但通过适当的调整仍可实现相似的密度控制效果。理解这些核心参数的计算原理和应用方式，对于基于该项目进行二次开发和优化具有重要意义。

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