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QuantumGS: Quantum Encoding Framework for Gaussian Splatting

本文介绍了 QuantumGS，这是一种创新的混合框架，通过将变分量子电路与基于布洛赫球的视角方向编码策略相结合，增强了 3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）技术，从而在捕捉高频视角相关效应方面，比传统的神经方法实现了更优越的表现力和泛化能力。

原作者： Grzegorz Wilczyński, Rafał Tobiasz, Paweł Gora, Marcin Mazur, Przemysław Spurek

发布于 2026-02-06

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CC BY 4.0

原作者： Grzegorz Wilczyński, Rafał Tobiasz, Paweł Gora, Marcin Mazur, Przemysław Spurek

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一下你正试图在电脑屏幕上绘制一个逼真的 3D 世界。长期以来，艺术家们使用一种叫做 3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting） 的技术。你可以把它想象成用数百万个微小的、模糊的、带颜色的气球来构建一个场景。当你从不同角度观察这个场景时，这些气球会略微改变颜色，以模拟光线照射它们的方式。

然而，这种标准的“气球”方法存在一个问题：它使用一种叫做“球谐函数（Spherical Harmonics）”的数学工具来决定颜色的变化。你可以把这个工具想象成一个低通滤波器或一个模糊的镜头。它擅长捕捉平滑、柔和的光影变化，但在处理像以下这类尖锐、复杂的细节时却显得力不从心：

汽车挡风玻璃上清晰、如镜面般的反射。
光线穿过透明玻璃瓶的方式。
复杂物体投下的锐利阴影。

当计算机尝试渲染这些锐利细节时，“模糊的镜头”会让它们看起来模糊不清或产生偏差，就像透过脏窗户看海报一样。

量子解决方案：QuantumGS

这篇论文的作者们决定将这个“模糊的镜头”替换为一个更强大的工具：量子力学。

他们通过以下简单的类比实现了这一点：

1. 布洛赫球映射（新的指南针）
在标准的 3D 图形中，计算机将你观察的方向（例如“向左上方看”）视为简单的 X、Y、Z 坐标，就像一张平面纸上的地图。
QuantumGS 则以不同的方式处理你的观察方向。它将你的方向映射到一个 布洛赫球（Bloch Sphere） 上。

类比： 想象标准地图是平面的，只能显示直线；而布洛赫球就像一个地球仪。它理解方向是连续且循环的（如果你不断向左转，最终会回到原点）。通过使用这个“地球仪”来表示你的观察方向，计算机可以更好地理解光线和反射的复杂旋转特性。

2. 量子电路（神奇的过滤器）
一旦方向被映射到这个“地球仪”上，它就会被输入到一个变分量子电路（Variational Quantum Circuit, VQC） 中。

类比： 把经典计算机网络想象成一条零件沿直线移动的工厂流水线。而量子电路更像是一个万花筒。当你透过它观察时，碎片（光线和方向）会以复杂、纠缠的方式扭转、旋转和重叠。这使得系统能够创造出极其复杂的明暗图案，而传统的直线型流水线（标准计算机网络）无法做到这一点。

3. 两种绘制世界的方式
论文提出了两种使用这种量子魔力的方法，具体取决于场景的大小：

流水线 I（专家型）： 对于小型、完美的场景（如玩具车或小鼓），系统会为每一个气球配备一个微小的、定制的量子大脑。这个大脑高度专业化，专门处理那一个特定气球上的特定反射。这就像为树上的每一片叶子都雇佣一位大师级画家。这能创造出最完美、最高清的图像。
流水线 II（通用型）： 对于巨大的现实世界场景（如整个城市街道或一个房间），为每个气球都配备一个大脑太慢了。相反，系统会为整个场景使用一个共享的量子大脑。这个大脑学习整个环境的光照通用规则。这就像有一位总建筑师为整栋建筑设计照明方案。

他们发现了什么？

研究人员将他们的新型“量子气球”与旧有的“标准气球”以及其他先进方法进行了对比测试。

更锐利的反射： 在有闪亮汽车或玻璃的场景中，旧方法会让背景看起来很模糊。QuantumGS 方法则保持了背景的清晰，即使是通过玻璃观察时也是如此。
更好的透明度： 当观察具有复杂透明度的物体（如船只的索具或乐高积木）时，旧方法会产生奇怪的“漂浮”伪影（幽灵形状）。QuantumGS 清除了这些问题，使物体看起来更加坚实真实。
速度： 尽管在普通计算机上模拟量子计算通常很慢，但作者设计了一个高效的系统。他们成功地将渲染速度保持在“实时”水平（大约每秒 10 到 16 帧），这足以进行交互式查看，尽管它还没有达到那个非常基础的、模糊版本那么快。

核心结论

该论文声称，通过利用量子力学来理解我们如何观察一个场景，我们可以创建出显著更清晰、更真实的 3D 图像，尤其是在处理闪亮表面、玻璃和复杂阴影时。他们目前还没有制造出物理上的量子计算机来做这件事；他们是在普通计算机上模拟这些数学过程，但结果表明，这种“量子思维方式”解决了标准计算机图形学长期以来难以解决的问题。

技术摘要：QuantumGS

问题陈述

标准 3D 高斯泼溅（3DGS）已成为复杂场景实时神经渲染的主导方法。然而，它依赖于低阶球谐函数（SH）来建模视点相关颜色。这种依赖性起到了低通滤波的作用，无法准确捕捉高频视点相关效应，例如锐利的镜面反射、光泽表面以及复杂的透明度变化。

虽然像视角方向高斯泼溅（VDGS）这样的混合扩展尝试通过引入经典的多元感知器（MLP）来缓解这一问题，但这些方法仍受限于经典网络的表达能力，特别是在维持实时性能所需的低参数量机制下。此外，现有的量子机器学习（QML）在渲染领域的应用（如 QRF 和 QKAN-GS）主要集中在隐式表示或压缩上，在通过量子几何编码显式建模视点相关辐射方面留下了空白。

方法论

作者引入了 QuantumGS，这是一个将变分量子电路（VQC）直接集成到 3DGS 流水线中的混合框架。其核心创新在于使用量子电路取代传统的颜色调制网络，利用量子比特的自然几何结构来表示 3D 方向数据。

1. 布洛赫球方向编码

与将视角方向视为离散欧几里得坐标的经典方法不同，QuantumGS 直接将归一化的视角方向 $\mathbf{d} \in S^2$ 映射到布洛赫球上。

映射： 视角方向被转换为极角（ $\theta$ ）和方位角（ $\phi$ ），用于参数化量子比特状态 $|\psi\rangle$ 。
实现： 这通过 3-qubit 系统进行扩展，利用旋转门（ $R_y$ 和 $R_z$ ）将视角方向编码为希尔伯特空间中的连续旋转。这种形式保留了球面的流形结构，并捕捉了角度数据固有的旋转连续性和相位关系。

2. 变分量子电路 (VQC)

编码后的状态通过一个包含四个层的 VQC 拟设（ansatz）进行处理。每一层交替执行：

参数化旋转： 对每个量子比特进行局部旋转，学习视角方向如何变换初始编码。
循环纠缠： 一个循环 CNOT 序列（ $0\to1\to2\to0$ ）使所有三个量子比特发生纠缠。这创造了模拟颜色通道（RGB）与不透明度之间相互依赖关系的关联。
输出： 在 Z 基底上的测量产生一个 3D 量子特征向量，该向量被输入到一个轻量级的经典 MLP 中，以生成视点相关的残差（ $\Delta c$ 和 $\Delta \alpha$ ）用于颜色和不透明度。

3. 双流水线框架

为了平衡局部表达能力与全局可扩展性，作者提出了两种控制策略：

流水线 I (逐高斯 / 超量子 - Per-Gaussian / Hyper-Quantum)： 一个经典的超网络根据每个高斯的空间哈希编码生成唯一的 VQC 参数（旋转角度）和 MLP 权重。这为精细的光学效应最大化了局部精度，适用于合成场景。
流水线 II (全局 / 联合哈希 - Global / Joint-Hash)： 一个共享 VRC 参数的全局 VQC，通过连接高斯位置和视角方向的哈希编码进行调节。这种方法使系统能够扩展到大规模真实世界场景，同时保留量子增强的建模能力。

4. 可微渲染

该框架维持了标准的 3DGS 栅格化流水线。最终属性通过对基础 SH 颜色和不透明度进行乘性更新来计算：
$c_{final}(\mathbf{d}) = c(\mathbf{d}) \cdot \Delta c(\mathbf{d}), \quad \alpha_{final}(\mathbf{d}) = \alpha(\mathbf{d}) \cdot \Delta \alpha(\mathbf{d})$
系统使用结合了 $L_1$ 和 $D$ -SSIM 的损失函数进行端到端优化。

核心贡献

布洛赫球方向编码： 一种新颖的嵌入策略，将视角方向映射到量子比特状态，为各向异性反射和透明度提供了具有物理意义的表示。
双量子控制机制： 两种互补的方案（超量子和联合哈希全局方案），允许在局部精度和大规模泛化之间进行可控的平衡。
增强的视点相关渲染： 该框架展示了优于传统 3DGS 和经典基准模型的表达能力和泛化能力，特别是在模拟高频镜面反射效应和复杂透明度方面。

实验结果

作者在包括 NeRF Synthetic、Mip-NeRF 360、Tanks and Temples 和 Deep Blending 在内的标准数据集上对 QuantumGS 进行了评估。

定量性能：
- 在 NeRF Synthetic 数据集（流水线 I）上，QuantumGS 取得了最先进的结果，PSNR 为 33.98，SSIM 为 0.970，优于标准 3DGS (33.30 PSNR) 和 VDGS (33.37 PSNR)。
- 在大规模真实世界数据集（流水线 II）上，QuantumGS 展示了卓越的泛化能力。在 Deep Blending 上，它实现了最高的 PSNR (30.15) 和 SSIM (0.916)。在 Tanks and Temples 上，它将 PSNR 提升至 24.70，SSIM 提升至 0.888。
定性改进：
- 透明度与镜面反射： 在“卡车 (Truck)”场景中，QuantumGS 恢复了被标准 3DGS 模糊化的高频细节和挡风玻璃后的背景可见性。
- 伪影减少： 在“船 (Ship)”和“房间 (Room)”场景中，该方法消除了基准方法中常见的“漂浮物 (floater)”伪影和锯齿状几何不一致性。
- 材质定义： 在物体中心场景（如鼓、乐高）中，QuantumGS 保留了在 VDGS 和标准 3DGS 中丢失或模糊的独特反射几何形状和遮挡阴影。
性能： 尽管在经典 GPU 上模拟量子电路存在计算开销，但高效的 3-qubit 设计使 QuantumGS 仍能保持实时渲染速度，在高分辨率场景下达到 10 到超过 16 FPS。

重要性与主张

论文声称 QuantumGS 为将神经渲染引擎向真实量子硬件过渡奠定了基础。通过显式利用量子态空间几何（布洛赫球编码）而非仅仅将量子电路作为参数高效的函数近似器，该方法捕捉到了经典网络在低参数量机制下难以建模的视点相关光-物质相互作用。

作者承认，在经典 GPU 上模拟量子纠缠的成本是主要限制，这目前阻碍了达到原生 3DGS 那样的极端栅格化速度。然而，他们断言，该方法通过能够保持交互式帧率并显著提高复杂光学现象的渲染保真度，证实了其可行性。这项工作表明，未来的 NISQ（噪声中等规模量子）硬件可以绕过模拟瓶颈，进一步增强量子增强渲染的实用性。