圣三一大学研究团队评估3D高斯人群渲染感知质量

小编刘卫华 | 分类：论文 | 2025年5月28日

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为改进基于高斯的人群渲染系统提供了坚实的基础，对需要可扩展和逼真可视化的实时应用具有实际意义

（映维网Nweon 2025年05月28日）高效逼真的人群渲染是虚拟现实等实时图形应用的重要组成。业界正在探索3DGS在实时人群渲染方面的潜力。在一项研究中，爱尔兰都柏林圣三一大学团队提出了一个2AFC实验，并旨在确定3D高斯Avatar的感知质量。

研究人员探索了三个因素：运动、LOD和Avatar高度。其中，被试将查看成对的动画3D高斯Avatar，并选择最详细的一个。团队指出，相关研究结果可以为基高斯人群渲染中的LOD策略优化提供信息支持，从而帮助在实时应用中实现高效渲染的同时保持视觉质量。

多年来，逼真人群场景模拟一直是一个活跃的研究领域。在这项研究中，爱尔兰都柏林圣三一大学团队专注于人群渲染的3DGS问题，并评估了多个因素是如何影响用户感知高斯人群。

高斯Avatar的自适应LOD策略在平衡计算成本和视觉保真度方面显示出了希望，特别是在虚拟环境中。然而，尽管先前已经研究了LOD人类表征的感知，但使用基于真实图像的高斯Avatar进行人群渲染的感知影响尚未得到充分探索。

针对这个问题，团队提出了一个用户研究，目标是回答以下关于高斯Avatar的问题：

Q1：比起复杂的周期性运动，简单的周期性运动是否更容易引起伪影？
Q2：减少LOD（即高斯数）是否会提高伪影的可见性？
Q3：如果增加距离），伪影是否不那么明显？
Q4：伪影的可见性是否会因运动、LOD和像素的不同组合而有所不同？

在一个2AFC实验中，团队研究了运动、LOD和像素及其相互作用对高斯Avatar感知的影响。其中，被试将查看成对的动画3D高斯Avatar，其中一个以最高质量（黄金标准）渲染，而另一个以较低的LOD渲染。

一组被试查看Avatar的周期性慢跑动作，而另一组查看复杂的武术表演。对于两者，任务都是选择显示的两个Avatar中最详细的一个。以运动(2)× LOD (3) ×像素(5)和准确度（即正确选择金标准的次数比例）为自变量进行三向方差分析（ANOVA），然后进行Bonferroni事后检验。

更高的精度表明视觉伪影更明显。团队发现，对于Q1，答案是否定的。运动是主要的影响因素，复杂运动比周期性运动的精度更高，表明前者的伪影更明显。

对于Q2，答案是肯定的，因为准确性（以及随之而来的伪影检测）随着高斯函数数量的增加而下降。

第三个问题的答案是“不总是”，因为没有发现像素的主要影响。但要回答第4个问题，像素确实与LOD相互作用，当Avatar以最低LOD和最低像素数（即在最远的距离）呈现时最为准确。没有发现其他显著的相互作用效应。

团队指出，这一结果可用于指导在实时动画人群场景中放置高斯人群。获得的见解可以帮助优化LOD策略并实现高效渲染，同时在实时应用程序中保持视觉质量。

另外，结果证明了3DGS方法在实现计算效率而不牺牲视觉保真度方面的潜力。然而，特定限制为未来的探索提供了机会。3DGS使用多视图图像作为输入来重建场景。3D高斯图像的不透明度α在0和1之间优化。然而，高斯Avatar将不透明度固定在α = 1，以保持所有3D高斯可见，迫使网络预测准确的3D高斯位置。