這項由英國曼徹斯特大學(xué)的項翔、中國大灣區(qū)大學(xué)的陳新凱等研究者領(lǐng)導(dǎo)的研究發(fā)表于2025年8月的計算機視覺頂級會議論文集。研究團(tuán)隊開發(fā)了一種名為"Distilled-3DGS"的創(chuàng)新技術(shù)，成功解決了3D場景重建領(lǐng)域的一個重大難題。有興趣深入了解技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者可以訪問項目主頁https://distilled3dgs.github.io或GitHub代碼庫https://github.com/lt-xiang/Distilled-3DGS獲取完整資料。

3D場景重建技術(shù)就像是給現(xiàn)實世界拍照然后在電腦里重建出一個完全相同的虛擬世界，這項技術(shù)在VR游戲、自動駕駛汽車、建筑設(shè)計等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。然而，現(xiàn)有的先進(jìn)技術(shù)面臨著一個讓人頭疼的問題：要想獲得清晰逼真的3D場景效果，系統(tǒng)需要處理數(shù)百萬個微小的3D點（被稱為高斯點），這就像用數(shù)百萬個彩色小球來拼裝一個完整的房間模型。雖然效果很棒，但這些海量的數(shù)據(jù)讓電腦的內(nèi)存和存儲空間承受巨大壓力，普通設(shè)備根本跑不動。

研究團(tuán)隊巧妙地借用了人工智能領(lǐng)域的"知識蒸餾"概念來解決這個難題。知識蒸餾原本是讓一個小型AI模型向多個大型AI老師學(xué)習(xí)，從而在保持小巧輕便的同時獲得接近大模型的能力。研究者將這個思路創(chuàng)新性地應(yīng)用到3D場景重建中，開發(fā)了一套"多師傅帶徒弟"的訓(xùn)練系統(tǒng)。

整個系統(tǒng)的工作流程就像一個精心設(shè)計的師徒傳承故事。首先，研究團(tuán)隊訓(xùn)練了三個不同特色的"師傅模型"。第一個師傅是標(biāo)準(zhǔn)的3DGS模型，就像一位經(jīng)驗豐富的老工匠，能夠穩(wěn)定地重建高質(zhì)量的3D場景。第二個師傅在訓(xùn)練過程中會故意給自己的3D點添加一些隨機擾動，就像一位在顛簸路面上依然能保持穩(wěn)定的老司機，這種訓(xùn)練方式讓它對各種意外情況都有很強的適應(yīng)能力。第三個師傅則采用了"隨機休息"的策略，在訓(xùn)練時會隨機讓一些3D點"打盹"，迫使其他點承擔(dān)更多工作，這樣訓(xùn)練出來的模型更加靈活，不會過分依賴某些特定的3D點。

有了這三位各有特長的師傅后，系統(tǒng)開始訓(xùn)練一個輕量級的"學(xué)徒模型"。學(xué)徒模型只使用師傅們一半甚至更少的3D點數(shù)量，但要努力學(xué)會師傅們的所有技能。訓(xùn)練過程中，三位師傅會分別對同一個場景進(jìn)行渲染，然后將他們的結(jié)果融合成一個"標(biāo)準(zhǔn)答案"。學(xué)徒模型需要不斷調(diào)整自己的參數(shù)，讓自己的渲染結(jié)果盡可能接近這個標(biāo)準(zhǔn)答案。

研究團(tuán)隊還發(fā)明了一種巧妙的"空間分布學(xué)習(xí)"方法來幫助學(xué)徒掌握3D場景的幾何結(jié)構(gòu)。這個方法就像教學(xué)徒畫素描時不僅要關(guān)注每個細(xì)節(jié)，還要掌握整體的構(gòu)圖比例。具體來說，系統(tǒng)會把3D空間劃分成許多小格子，然后統(tǒng)計師傅和學(xué)徒在每個格子里放置了多少個3D點，通過對比這些分布模式，學(xué)徒能夠?qū)W會如何在保持較少點數(shù)的情況下依然準(zhǔn)確捕捉場景的空間結(jié)構(gòu)。

為了驗證這套方法的效果，研究團(tuán)隊在多個知名數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了大規(guī)模測試。這些數(shù)據(jù)集包含了從室內(nèi)房間到戶外花園，從簡單物品到復(fù)雜建筑等各種場景。測試結(jié)果令人振奮：在Mip-NeRF360數(shù)據(jù)集上，新方法在減少86%存儲空間的同時，圖像質(zhì)量（PSNR指標(biāo)）還提升了0.55分貝。在Tanks&Temples數(shù)據(jù)集上，存儲空間減少了87.5%，圖像質(zhì)量提升了0.62分貝。這就像一個魔術(shù)師不僅讓行李箱變得更輕便，里面的物品質(zhì)量反而更好了。

研究團(tuán)隊還進(jìn)行了詳細(xì)的對比分析，將新方法與現(xiàn)有的各種3D場景壓縮技術(shù)進(jìn)行比較。結(jié)果顯示，無論是與傳統(tǒng)的網(wǎng)格簡化方法相比，還是與最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮技術(shù)相比，Distilled-3DGS都展現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢。特別值得一提的是，在處理復(fù)雜室外場景時，這種優(yōu)勢更加明顯，因為多師傅系統(tǒng)能夠更好地處理光照變化、遮擋關(guān)系等復(fù)雜情況。

為了深入理解每個組件的貢獻(xiàn)，研究者進(jìn)行了細(xì)致的消融實驗。他們發(fā)現(xiàn)，三個師傅中的每一個都發(fā)揮著不可替代的作用：標(biāo)準(zhǔn)師傅提供穩(wěn)定的基礎(chǔ)質(zhì)量，擾動師傅增強了系統(tǒng)的魯棒性，而隨機失活師傅則防止了過擬合問題。當(dāng)移除任何一個師傅時，學(xué)徒的性能都會明顯下降?？臻g分布學(xué)習(xí)方法也被證明是必不可少的，沒有它，學(xué)徒很難準(zhǔn)確掌握場景的幾何結(jié)構(gòu)，圖像質(zhì)量會下降0.16分貝。

這項研究的意義遠(yuǎn)不止技術(shù)本身。它為3D內(nèi)容在移動設(shè)備、網(wǎng)頁瀏覽器等資源受限環(huán)境中的應(yīng)用開辟了新的可能性。過去那些只能在高端工作站上運行的3D應(yīng)用，現(xiàn)在有望在普通手機上流暢運行。對于VR和AR應(yīng)用來說，這意味著更輕便的頭戴設(shè)備和更長的電池續(xù)航時間。對于自動駕駛汽車而言，這意味著能夠在車載計算機上實時構(gòu)建更精確的環(huán)境模型。

從技術(shù)創(chuàng)新的角度來看，這項研究首次將知識蒸餾技術(shù)成功應(yīng)用到3D高斯點云這種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上，這本身就是一個重要的突破。傳統(tǒng)的知識蒸餾主要針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)化特征，而3D高斯點云是無序的、數(shù)量可變的點集合，如何在這種情況下實現(xiàn)有效的知識傳遞是一個全新的挑戰(zhàn)。研究團(tuán)隊提出的多師傅融合策略和空間分布匹配方法為解決這類問題提供了新的思路。

當(dāng)然，這項技術(shù)也有一些局限性。首先，訓(xùn)練過程需要同時訓(xùn)練多個師傅模型，這意味著初期的訓(xùn)練時間和計算資源消耗會增加幾倍。其次，在生成蒸餾標(biāo)簽時需要多個模型同時進(jìn)行推理，這會顯著增加GPU內(nèi)存的使用量。不過，這些額外的成本主要集中在訓(xùn)練階段，一旦訓(xùn)練完成，最終的學(xué)徒模型在實際應(yīng)用時仍然非常輕量高效。

研究團(tuán)隊表示，未來的工作方向包括探索端到端的蒸餾流程，以及針對高斯點參數(shù)的自適應(yīng)剪枝策略。他們還計劃將這項技術(shù)擴展到動態(tài)場景和多視角視頻的處理上，這將為4D內(nèi)容創(chuàng)建和時序3D重建帶來新的突破。

這項研究的成功發(fā)表也反映了當(dāng)前3D計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展趨勢：在追求更高質(zhì)量的同時，如何讓技術(shù)變得更加實用和普及。Distilled-3DGS的出現(xiàn)為這個平衡點的實現(xiàn)提供了一個優(yōu)雅的解決方案，它不僅在學(xué)術(shù)界引起了廣泛關(guān)注，也為工業(yè)界的實際應(yīng)用提供了可行的技術(shù)路徑。

說到底，這項研究就像是給3D世界重建技術(shù)裝上了一臺高效的"壓縮機"，在大幅減少存儲和計算需求的同時，還能保持甚至提升視覺效果的質(zhì)量。隨著VR、AR和元宇宙概念的日益普及，這樣的技術(shù)突破將讓更多普通用戶能夠享受到高質(zhì)量的3D沉浸式體驗，真正推動3D技術(shù)從實驗室走向千家萬戶。

Q&A

Q1：Distilled-3DGS是什么技術(shù)？它解決了什么問題？

A：Distilled-3DGS是一種3D場景重建壓縮技術(shù)，主要解決了現(xiàn)有3D高斯點云技術(shù)需要海量存儲空間和計算資源的問題。它通過"多師傅帶徒弟"的知識蒸餾方法，讓輕量級模型在減少86%以上存儲空間的同時，還能保持甚至提升圖像質(zhì)量。

Q2：這項技術(shù)的多師傅訓(xùn)練系統(tǒng)是如何工作的？

A：系統(tǒng)訓(xùn)練三個不同特色的師傅模型：標(biāo)準(zhǔn)師傅提供穩(wěn)定基礎(chǔ)，擾動師傅增強適應(yīng)能力，隨機失活師傅防止過擬合。然后這三個師傅共同指導(dǎo)一個輕量級學(xué)徒模型學(xué)習(xí)，學(xué)徒只需要師傅們一半的3D點數(shù)量就能達(dá)到相近的重建效果。

Q3：Distilled-3DGS技術(shù)有什么實際應(yīng)用價值？

A：這項技術(shù)能讓原本只能在高端設(shè)備上運行的3D應(yīng)用在普通手機上流暢運行，為VR/AR設(shè)備帶來更輕便的體驗和更長續(xù)航，幫助自動駕駛汽車實時構(gòu)建更精確的環(huán)境模型，推動3D技術(shù)從實驗室真正走向大眾市場。