近年来，3D高斯Splatting作为一种新型的3D表示方法，因其快速的渲染速度和出色的渲染质量而备受关注。然而，这种优势却伴随着高昂的内存消耗，例如，一个训练良好的高斯场可能需要使用三百万个高斯基元，并占用超过700MB的内存。这一显著的内存占用问题主要是由于在基元之间的关系上缺乏充分的考虑。
为了解决这一问题，最近出现了一种名为SUNDAE（带神经补偿的频谱剪枝高斯场）的创新方法。SUNDAE是由研究者团队提出的一种具有高内存效率的高斯场，它结合了频谱剪枝和神经补偿技术，旨在在保持所需信号的同时减少内存消耗。
SUNDAE方法的核心思想是，通过在高斯基元集合上构建图来建模它们之间的关系，并设计一个频谱下采样模块来剪枝掉不必要的基元。这种剪枝策略能够显著减少高斯场的内存占用，同时保持所需的渲染质量。为了进一步补偿剪枝操作可能带来的质量损失，SUNDAE还引入了一个轻量级的神经网络头，用于混合涂抹特征。这个神经网络头能够有效地补偿质量损失，并在其权重中捕捉基元之间的关系。
与传统的高斯Splatting算法相比，SUNDAE在性能上表现出明显的优势。例如，在Mip-NeRF360数据集上，SUNDAE能够以145 FPS的速度实现26.80 PSNR（峰值信噪比），而仅使用104MB的内存。相比之下，传统的高斯Splatting算法在相同的数据集上只能达到25.60 PSNR，尽管其渲染速度稍快，为160 FPS，但内存消耗却高达523MB。
SUNDAE的提出为解决高斯Splatting算法的内存消耗问题提供了一种有效的途径。通过频谱剪枝和神经补偿的结合，SUNDAE能够在保持渲染质量的同时显著减少内存占用。这对于那些需要在有限内存资源下进行实时3D渲染的应用来说尤为重要，例如在移动设备或嵌入式系统中的应用。
然而，尽管SUNDAE在性能上取得了显著的提升，但仍然存在一些潜在的挑战和局限性。首先，频谱剪枝和神经补偿的结合可能会增加计算的复杂性，从而对渲染速度产生一定的影响。虽然SUNDAE在Mip-NeRF360数据集上的渲染速度仍然较快，但对于一些对实时性要求更高的应用来说，这可能仍然是一个限制因素。
其次，SUNDAE的性能在很大程度上依赖于频谱剪枝和神经补偿的准确性和有效性。如果剪枝策略过于激进，可能会导致渲染质量的显著下降；而如果神经补偿不够准确，则可能无法完全弥补剪枝操作带来的质量损失。因此，在实际应用中，需要仔细调整和优化这些参数，以达到最佳的平衡点。
此外，SUNDAE目前还主要局限于3D高斯Splatting算法的优化，对于其他类型的3D表示方法（如体素、多平面图像等）的适用性还有待进一步研究和探索。如果能够将SUNDAE的思想和方法扩展到其他类型的3D表示方法上，将有望进一步推动实时3D渲染技术的发展。
SUNDAE的代码已经开源，这为研究人员和开发者提供了一个良好的起点，可以在此基础上进一步改进和优化该方法。我们期待着看到更多基于SUNDAE的创新工作的出现，为实时3D渲染技术的发展做出更大的贡献。
