Gaussian Splatting项目中反向梯度计算的数学原理分析
2025-05-13 09:23:49作者:伍希望
引言
在3D高斯泼溅(Gaussian Splatting)渲染技术中,反向传播梯度计算是实现可微分渲染的关键环节。本文将深入分析该项目中关于2D协方差矩阵反向梯度计算的数学原理,特别是针对非对角元素梯度计算系数的争议点进行详细解释。
对称矩阵梯度计算的特殊性
在Gaussian Splatting项目中,协方差矩阵是一个对称矩阵。对于对称矩阵的梯度计算,存在两种等效但形式不同的数学表达方式:
- 矩阵元素视角:将对称矩阵视为独立元素的集合,此时非对角元素实际上是两个相同元素的组合
- 矩阵结构视角:考虑矩阵的对称性,将非对角元素视为一个整体
这两种视角会导致梯度计算公式在形式上有所不同,但最终计算结果是一致的。
具体实现分析
在代码实现中,对于2D协方差矩阵的反向梯度计算,非对角元素的梯度计算采用了0.5的系数。这一设计源于以下数学考虑:
设损失函数L关于高斯核G的导数为dL_dG,那么对于协方差矩阵的非对角元素b,其梯度计算可以表示为:
dL/db = -0.5 * (gdx * d.y) * dL_dG
其中gdx和d.y是与像素坐标相关的项。这里的0.5系数来自于对称矩阵的数学性质。
两种视角的等价性
虽然代码中直接使用了0.5系数,但项目在后续处理中通过乘以2来"补偿"这一系数。这种处理方式实际上对应于上述两种数学视角的转换:
- 如果采用矩阵元素视角,非对角元素的梯度需要乘以2(因为影响两个对称位置)
- 如果采用矩阵结构视角,则直接使用0.5系数
两种方法最终得到的梯度值是相同的,只是中间计算步骤的表达方式不同。
实现细节的一致性
值得注意的是,项目中不同部分的代码采用了不同的视角:
- 在计算dL_dconic2D时采用了矩阵结构视角(使用0.5系数)
- 而在后续计算dL_da、dL_db、dL_dc时又采用了矩阵元素视角(使用2倍系数)
这种混合使用虽然从数学上是正确的,但在代码可读性上可能会造成一定的混淆。理解这一设计需要深入掌握对称矩阵梯度计算的数学原理。
结论
Gaussian Splatting项目中的梯度计算实现虽然在不同部分采用了不同的数学视角,但从数学原理和最终结果来看都是正确的。这一设计反映了计算机图形学中在数学严谨性和实现效率之间的权衡。理解这一设计需要掌握:
- 对称矩阵的数学性质
- 反向传播的基本原理
- 不同数学表达形式的等价性
对于开发者而言,重要的是保持实现逻辑的一致性,确保梯度计算的正确性,而不必拘泥于特定的实现形式。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
387
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
876
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
136