Gaussian Splatting项目中的高斯模型加载与微调问题解析

在3D高斯泼溅(Gaussian Splatting)技术的实现过程中，模型微调(fine-tuning)是一个关键环节。本文将从技术实现角度深入分析场景初始化时高斯模型加载的核心问题，特别是针对max_radii2D参数的设置机制。

问题本质

当使用Scene类初始化场景时，通过load_iteration参数可以实现从已有模型继续训练的功能。核心代码逻辑显示系统提供了两种初始化路径：

• 从点云数据全新创建高斯模型
• 从PLY文件加载预训练模型

然而在加载预训练模型时，max_radii2D这个关键参数未被正确初始化，导致后续训练无法正常进行。这个参数在3D到2D的投影过程中起着重要作用，直接影响高斯泼溅的渲染质量。

技术细节剖析

max_radii2D参数的主要功能是记录3D高斯投影到2D平面时的最大半径。在原始实现中：

1. 新建模型时：该参数被初始化为全零张量

self.max_radii2D = torch.zeros((self.get_xyz.shape[0]), device="cuda")

2. 加载模型时：该参数未被从PLY文件中恢复

这种不对称处理导致了微调时的功能异常。从技术原理上看，这个参数在渲染流程中会被动态更新，初始零值设计主要是为了优化计算效率。

解决方案演进

经过技术验证，我们确认了几种可行的解决路径：

1. 临时方案：手动初始化全零张量 虽然可以解决报错问题，但可能影响训练初期的渲染质量

2. 推荐方案：使用检查点(checkpoint)机制

• 在训练过程中定期保存完整模型状态
• 微调时从检查点恢复全部参数
• 这是最稳定可靠的微调方式

3. 深度修改方案：改造PLY文件加载逻辑

• 扩展PLY文件格式以包含训练状态参数
• 修改CUDA内核以支持参数恢复
• 需要深入理解渲染管线的工作机制

实践建议

对于实际应用场景，我们建议开发者：

1. 建立规范的检查点保存策略，在关键训练迭代处保存完整状态

2. 对于必须使用PLY加载的场景，可以：

if self.loaded_iter:
    self.gaussians.load_ply(...)
    self.gaussians.max_radii2D = torch.zeros(...)  # 手动初始化

3. 注意版本兼容性，不同版本的Gaussian Splatting可能在参数处理上存在差异

技术延伸

这个问题本质上反映了3D重建领域中一个常见挑战：如何平衡模型序列化的完整性和灵活性。在更广泛的实现中，我们可以考虑：

1. 设计统一的模型状态序列化格式
2. 实现参数初始化验证机制
3. 开发版本迁移工具处理兼容性问题

通过这个具体案例，我们可以看到3D重建系统中参数管理的复杂性，也为类似项目的设计提供了有价值的参考经验。