4DGaussians项目在360度多视角数据集上的参数调优指南

背景介绍

4DGaussians是一个基于高斯分布的4D场景重建项目，它能够从多视角图像中重建动态3D场景。在实际应用中，当面对360度多视角(MVS)数据集时，特别是相机数量较少(如仅有10个静态相机)的挑战性场景时，如何调整训练参数以获得最佳重建效果成为一个关键问题。

初始点云处理策略

对于360度半球形相机布局的数据集，初始点云的生成至关重要。由于相机数量有限，传统方法可能难以获得高质量的初始点云。在这种情况下，可以借鉴Blender数据集的处理方式：

1. 修改数据集读取器中的初始边界框设置，确保点云能够覆盖整个场景空间
2. 考虑使用更长的粗训练阶段(coarse stage)来确保3D高斯模型的充分收敛
3. 对于运动部分可能出现的模糊问题，可以在3D部分收敛后再开始4D高斯的训练

参数调优建议

针对360度MVS数据集的特点，以下参数调整可能带来更好的重建效果：

1. 训练时长调整：延长粗训练阶段的迭代次数，确保静态场景部分的充分优化
2. 学习率策略：采用更温和的学习率衰减策略，避免过早收敛到次优解
3. 点云密度控制：根据场景复杂度调整初始点云密度，平衡重建质量和计算效率
4. 正则化参数：适当调整几何和外观正则化项的权重，防止过拟合

实践建议

对于实际应用中的挑战性场景，即使无法获得很高的PSNR/SSIM指标，通过合理的参数调整仍然可以获得有意义的可视化结果。建议采用以下步骤：

1. 首先专注于静态场景部分的优化
2. 在静态部分收敛后，再引入时间维度的动态建模
3. 采用渐进式训练策略，逐步提高模型复杂度
4. 定期可视化中间结果，及时发现问题并调整参数

通过系统性的参数调整和训练策略优化，4DGaussians项目即使在极具挑战性的360度MVS数据集上也能展现出令人满意的重建能力。