4DGaussians项目训练流程解析：从3D高斯到动态场景重建

项目概述

4DGaussians是基于3D高斯分布扩展的动态场景重建方法，能够处理动态场景的时间维度信息。该项目通过扩展传统的3D高斯分布，实现了对4D时空场景的高效建模和渲染。

训练流程核心组件

1. 初始化阶段

训练过程分为两个主要阶段：

• 粗训练阶段(coarse): 初步建立场景的基本几何结构
• 精细训练阶段(fine): 优化细节并处理时间动态性

scene_reconstruction(..., stage="coarse", ...)
scene_reconstruction(..., stage="fine", ...)

2. 数据准备与加载

系统支持多种数据加载方式：

• 标准加载: 直接加载所有训练视角
• 数据加载器(DataLoader): 支持批处理和自定义采样策略
• 内存加载: 针对特定优化需求将数据预加载到内存

if opt.dataloader:
    viewpoint_stack_loader = DataLoader(viewpoint_stack, batch_size=batch_size,...)
    loader = iter(viewpoint_stack_loader)

3. 核心训练循环

训练迭代过程包含以下几个关键步骤：

3.1 渲染过程

render_pkg = render(viewpoint_cam, gaussians, pipe, background, stage=stage,...)
image = render_pkg["render"]

3.2 损失计算

系统采用复合损失函数：

• L1损失: 保证像素级精度
• SSIM损失: 保持结构相似性
• 时间平滑性约束: 专门用于动态场景

Ll1 = l1_loss(image_tensor, gt_image_tensor)
loss = Ll1
if stage == "fine":
    tv_loss = gaussians.compute_regulation(...)
    loss += tv_loss
if opt.lambda_dssim != 0:
    loss += opt.lambda_dssim * (1.0-ssim_loss)

3.3 密度调整策略

系统动态调整高斯分布密度：

• densify: 在梯度大的区域增加高斯分布
• prune: 移除不必要的高斯分布
• grow: 扩展高斯分布覆盖范围

if iteration < opt.densify_until_iter:
    gaussians.densify(...)
    gaussians.prune(...)
    gaussians.grow(...)

4. 优化与评估

4.1 学习率调整

gaussians.update_learning_rate(iteration)

4.2 球谐函数(SH)增强

if iteration % 1000 == 0:
    gaussians.oneupSHdegree()

4.3 定期评估

系统会在指定迭代次数进行验证集评估：

if iteration in testing_iterations:
    # 计算验证集上的L1和PSNR指标
    l1_test /= len(config['cameras'])
    psnr_test /= len(config['cameras'])

关键技术亮点

1. 动态场景处理: 通过时间平滑性约束(tv_loss)有效建模场景动态变化

2. 自适应密度控制: 根据梯度信息智能调整高斯分布密度，平衡精度和效率

3. 渐进式训练策略: 从粗到细的两阶段训练，确保稳定收敛

4. 内存优化: 支持数据分批加载，处理大规模场景

训练监控与调试

1. 进度监控:

progress_bar.set_postfix({"Loss": f"{ema_loss_for_log:.{7}f",
                         "psnr": f"{psnr_:.{2}f}",
                         "point":f"{total_point}"})

2. 可视化支持:

• TensorBoard日志记录
• 训练过程图像保存
• 网络GUI实时预览

3. 异常处理:

if torch.isnan(loss).any():
    print("loss is nan,end training, reexecv program now.")

部署与保存

1. 模型检查点:

torch.save((gaussians.capture(), iteration), ...)

2. 场景保存:

scene.save(iteration, stage)

3. 训练过程可视化:

render_training_image(...)  # 保存训练过程中的渲染结果

总结

4DGaussians的训练流程通过精心设计的多阶段策略、动态密度控制和复合损失函数，实现了对动态场景的高质量重建。其核心优势在于将3D高斯分布扩展到时间维度，并通过渐进式优化策略平衡了重建质量和计算效率。