4K4D项目训练中的渲染质量问题分析与解决方案

问题现象

在使用4K4D项目训练NHR数据集中的篮球场景时，研究人员遇到了渲染质量不佳的问题。具体表现为：

1. 人体上的点云颗粒感明显且噪声较大
2. 存在大量离群点散布在人体区域外
3. 评估指标显示PSNR为30.55，SSIM为0.96，LPIPS为0.106，虽然数值尚可但视觉效果不理想

问题诊断

通过TensorBoard检查训练日志发现，该场景训练过程中出现了明显的损失值波动和上升趋势，特别是mask损失(msk_loss)表现异常。这与正常训练场景(如4k4d_0013_01样本)形成鲜明对比，后者训练过程平稳且渲染效果良好。

根本原因

问题源于4K4D项目中使用的光栅化器在某些特定场景下的不稳定性。篮球场景由于运动幅度大、遮挡复杂等特点，更容易引发这种不稳定性，导致训练过程中损失值异常波动，最终影响渲染质量。

解决方案

项目团队提供了两种解决方案：

1. 启用CUDA光栅化器：通过设置render_gs=True参数，使用更稳定的CUDA-based光栅化器。具体命令如下：

evc-train -c configs/exps/4k4d/4k4d_basketball_r4.yaml model_cfg.sampler_cfg.render_gs=True

2. 相机参数优化：对于更复杂的场景，可以进一步优化相机参数：

• 使用项目提供的脚本导出优化后的相机参数
• 在配置文件中通过dataloader_cfg.dataset_cfg.intri_file和extri_file指定优化后的相机参数
• 对验证数据集(val_dataloader)进行同样的设置

实施效果

启用CUDA光栅化器后：

• 训练过程变得稳定，损失曲线恢复正常
• 渲染质量显著提升，消除了颗粒感和离群点问题
• 视觉效果与评估指标更加匹配

最佳实践建议

1. 对于动态性强、遮挡复杂的场景，建议默认启用render_gs=True参数
2. 训练过程中应定期检查TensorBoard日志，关注损失曲线变化
3. 对于特殊场景，可考虑结合相机参数优化进一步提升效果
4. 当遇到渲染完全透明的情况时，可能是光栅化器参数设置不当，建议检查配置并参考项目文档

通过以上措施，研究人员可以有效地解决4K4D项目在复杂场景下的渲染质量问题，获得更优的视觉效果。