DynaSurfGS: Dynamic Surface Reconstruction with Planar-based Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2408.13972v1 📥 PDF

作者: Weiwei Cai, Weicai Ye, Peng Ye, Tong He, Tao Chen

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-08-26

备注: homepage: https://open3dvlab.github.io/DynaSurfGS/, code: https://github.com/Open3DVLab/DynaSurfGS

💡 一句话要点

DynaSurfGS：基于平面高斯溅射的动态表面重建方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 动态场景重建 高斯溅射 神经体素 表面重建 法线正则化 ARAP约束 4D表示

📋 核心要点

  1. 现有4D高斯方法在动态场景重建中渲染质量高，但表面重建精度不足，3D高斯点云难以精确对齐物体表面。
  2. DynaSurfGS结合4D神经体素的高斯特征与平面高斯溅射，并引入法线正则化和ARAP约束，实现高精度表面重建。
  3. 实验结果表明，DynaSurfGS在动态场景重建中，表面重建质量和渲染逼真度均超越现有最优方法。

📝 摘要（中文）

动态场景重建近年来因其高质量和实时渲染能力而备受关注。在各种方法中，构建4D时空表示（如4D-GS）因其高质量的渲染图像而广受欢迎。然而，这些方法通常会产生次优的表面，因为离散的3D高斯点云无法与物体的表面精确对齐。为了解决这个问题，我们提出了DynaSurfGS，以实现动态场景的逼真渲染和高保真表面重建。具体来说，DynaSurfGS框架首先将来自4D神经体素的高斯特征与基于平面的高斯溅射相结合，以促进精确的表面重建。它利用法线正则化来增强动态物体表面的平滑度。它还结合了尽可能刚性（ARAP）约束，以保持时间步之间3D高斯局部邻域的近似刚性，并确保相邻的3D高斯始终紧密对齐。大量实验表明，DynaSurfGS在高保真表面重建和逼真渲染方面均优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于高斯溅射（Gaussian Splatting）的动态场景重建方法，例如4D-GS，虽然能实现高质量的渲染，但在表面重建方面存在不足。离散的3D高斯点云难以精确地贴合物体的表面，导致重建的表面不够平滑和准确。这限制了其在需要精确几何信息的应用中的使用。

核心思路：DynaSurfGS的核心思路是将来自4D神经体素的高斯特征融入到基于平面的高斯溅射中，从而利用神经体素的先验知识来指导高斯点的分布，使其更好地贴合物体的表面。此外，还引入了法线正则化来保证表面的平滑性，并使用ARAP约束来维持高斯点之间的局部刚性，从而提高重建的稳定性和准确性。

技术框架：DynaSurfGS框架主要包含以下几个关键模块：1) 4D神经体素特征提取：利用4D神经体素网络提取场景的时空特征。2) 平面高斯溅射：使用基于平面的高斯溅射方法进行渲染，并根据神经体素特征调整高斯点的参数。3) 法线正则化：通过法线一致性损失来约束高斯点云的表面平滑性。4) ARAP约束：使用尽可能刚性（ARAP）约束来保持相邻高斯点之间的局部刚性。整个框架通过端到端的方式进行训练，以优化渲染质量和表面重建精度。

关键创新：DynaSurfGS的关键创新在于将神经体素特征与平面高斯溅射相结合，并引入法线正则化和ARAP约束。这种结合利用了神经体素的全局信息和高斯溅射的渲染效率，同时通过正则化和约束来提高表面重建的质量。与现有方法相比，DynaSurfGS能够更精确地重建动态场景的表面，并实现更高质量的渲染效果。

关键设计：在DynaSurfGS中，几个关键的设计包括：1) 平面高斯溅射的参数化：使用平面参数来表示高斯点的形状，从而更好地适应物体的表面。2) 法线正则化损失函数：设计法线一致性损失函数，鼓励相邻高斯点的法线方向一致，从而提高表面的平滑性。3) ARAP约束的实现：使用ARAP能量最小化方法来保持相邻高斯点之间的局部刚性，防止重建过程中出现形变。4) 4D神经体素网络的结构：选择合适的4D神经体素网络结构，以提取有效的时空特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DynaSurfGS在动态场景重建的表面重建精度和渲染质量方面均优于现有方法。具体来说，DynaSurfGS在多个数据集上实现了显著的性能提升，例如在表面重建的Chamfer Distance指标上降低了XX%，在渲染的PSNR指标上提高了YY%。这些结果证明了DynaSurfGS在动态场景重建方面的优越性。

🎯 应用场景

DynaSurfGS在动态场景重建领域具有广泛的应用前景，例如虚拟现实、增强现实、机器人导航、自动驾驶等。该方法能够提供高质量的渲染效果和高精度的表面重建，从而为用户提供更逼真的沉浸式体验，并为机器人提供更准确的环境感知能力。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的动态场景，并与其他技术相结合，以实现更强大的功能。

📄 摘要（原文）

Dynamic scene reconstruction has garnered significant attention in recent years due to its capabilities in high-quality and real-time rendering. Among various methodologies, constructing a 4D spatial-temporal representation, such as 4D-GS, has gained popularity for its high-quality rendered images. However, these methods often produce suboptimal surfaces, as the discrete 3D Gaussian point clouds fail to align with the object's surface precisely. To address this problem, we propose DynaSurfGS to achieve both photorealistic rendering and high-fidelity surface reconstruction of dynamic scenarios. Specifically, the DynaSurfGS framework first incorporates Gaussian features from 4D neural voxels with the planar-based Gaussian Splatting to facilitate precise surface reconstruction. It leverages normal regularization to enforce the smoothness of the surface of dynamic objects. It also incorporates the as-rigid-as-possible (ARAP) constraint to maintain the approximate rigidity of local neighborhoods of 3D Gaussians between timesteps and ensure that adjacent 3D Gaussians remain closely aligned throughout. Extensive experiments demonstrate that DynaSurfGS surpasses state-of-the-art methods in both high-fidelity surface reconstruction and photorealistic rendering.