Elite-EvGS: Learning Event-based 3D Gaussian Splatting by Distilling Event-to-Video Priors
作者: Zixin Zhang, Kanghao Chen, Lin Wang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-09-20
💡 一句话要点
Elite-EvGS：通过事件到视频先验知识蒸馏学习基于事件的3D高斯溅射
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 事件相机 3D高斯溅射 神经渲染 事件到视频 先验知识蒸馏
📋 核心要点
- 现有基于事件相机的3D重建方法，在利用3DGS时，面临事件数据稀疏性带来的初始化和优化难题。
- Elite-EvGS通过从事件到视频（E2V）模型中提取先验知识，以粗到精的方式优化3DGS，从而解决上述问题。
- 实验结果表明，Elite-EvGS在纹理和结构细节上均优于现有方法，并在真实场景中表现出良好的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
事件相机是一种受生物启发的传感器，它输出异步和稀疏的事件流，而不是固定帧。受益于其独特的优势，如高动态范围和高时间分辨率，事件相机已被应用于解决3D重建问题，这对于机器人地图构建至关重要。最近，神经渲染技术，如3D高斯溅射（3DGS），已成功应用于3D重建。然而，如何开发有效的基于事件的3DGS流程仍有待探索。特别是，由于3DGS通常依赖于高质量的初始化和密集的 multiview 约束，因此对于事件的3DGS优化来说，由于其固有的稀疏性，可能会出现问题。为此，我们提出了一种新的基于事件的3DGS框架，名为Elite-EvGS。我们的核心思想是从现成的事件到视频（E2V）模型中提取先验知识，以粗到精的优化方式有效地从事件中重建3D场景。具体来说，为了解决从事件进行3DGS初始化的复杂性，我们引入了一种新的热身初始化策略，该策略从E2V模型生成的帧中优化粗糙的3DGS，然后结合事件来细化细节。然后，我们提出了一种渐进式事件监督策略，该策略采用窗口切片操作来逐步减少用于监督的事件数量。这巧妙地缓解了事件帧的时间随机性，有利于局部纹理和全局结构细节的优化。在基准数据集上的实验表明，Elite-EvGS可以重建具有更好纹理和结构细节的3D场景。同时，我们的方法在捕获的真实世界数据上产生了合理的性能，包括各种具有挑战性的条件，如快速运动和低光场景。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决基于事件相机的3D场景重建问题，特别是如何克服事件数据固有的稀疏性，从而有效利用3D高斯溅射（3DGS）进行高质量的重建。现有方法在事件数据上直接应用3DGS时，由于缺乏高质量的初始化和密集的 multiview 约束，导致重建效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是从现成的事件到视频（E2V）模型中提取先验知识，并将其作为3DGS优化的指导。通过E2V模型生成相对稠密的视频帧，从而为3DGS提供一个较好的初始化。然后，利用事件数据对3DGS进行精细化调整，以恢复细节信息。这种粗到精的优化策略能够有效缓解事件数据稀疏性带来的问题。
技术框架：Elite-EvGS框架主要包含两个阶段：1) 基于E2V模型的粗糙3DGS初始化阶段；2) 基于事件数据的精细化3DGS优化阶段。在初始化阶段，首先使用E2V模型将事件数据转换为视频帧，然后利用这些帧初始化一个粗糙的3DGS模型。在优化阶段，使用事件数据对3DGS模型进行迭代优化，并采用渐进式事件监督策略，逐步减少用于监督的事件数量。
关键创新：论文的关键创新在于提出了利用E2V模型先验知识进行3DGS初始化的方法，以及渐进式事件监督策略。前者解决了事件数据稀疏性带来的初始化难题，后者缓解了事件帧的时间随机性，从而有利于局部纹理和全局结构细节的优化。
关键设计：在初始化阶段，使用预训练的E2V模型生成视频帧，并利用这些帧估计场景的深度信息，从而初始化3DGS模型的高斯分布参数。在优化阶段，采用基于窗口切片的渐进式事件监督策略，逐步减少用于监督的事件数量。损失函数包括光度损失和深度损失，用于约束3DGS模型的渲染结果与事件数据的一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Elite-EvGS在合成数据集和真实数据集上均取得了显著的性能提升。在合成数据集上，Elite-EvGS在重建质量和渲染速度方面均优于现有方法。在真实数据集上，Elite-EvGS能够有效地处理快速运动和低光照等挑战性场景，并重建出具有良好纹理和结构细节的3D模型。相较于直接使用事件数据进行3DGS重建的方法，Elite-EvGS在PSNR指标上提升了约2-3dB。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。在机器人导航中，可以利用事件相机和Elite-EvGS重建高精度3D地图，从而提高机器人的定位和导航能力。在自动驾驶中，可以利用事件相机在高速运动和光照变化剧烈的场景下进行感知，并利用Elite-EvGS重建周围环境的3D模型，从而提高自动驾驶系统的安全性。在虚拟现实中，可以利用事件相机和Elite-EvGS创建更逼真的虚拟场景。
📄 摘要（原文）
Event cameras are bio-inspired sensors that output asynchronous and sparse event streams, instead of fixed frames. Benefiting from their distinct advantages, such as high dynamic range and high temporal resolution, event cameras have been applied to address 3D reconstruction, important for robotic mapping. Recently, neural rendering techniques, such as 3D Gaussian splatting (3DGS), have been shown successful in 3D reconstruction. However, it still remains under-explored how to develop an effective event-based 3DGS pipeline. In particular, as 3DGS typically depends on high-quality initialization and dense multiview constraints, a potential problem appears for the 3DGS optimization with events given its inherent sparse property. To this end, we propose a novel event-based 3DGS framework, named Elite-EvGS. Our key idea is to distill the prior knowledge from the off-the-shelf event-to-video (E2V) models to effectively reconstruct 3D scenes from events in a coarse-to-fine optimization manner. Specifically, to address the complexity of 3DGS initialization from events, we introduce a novel warm-up initialization strategy that optimizes a coarse 3DGS from the frames generated by E2V models and then incorporates events to refine the details. Then, we propose a progressive event supervision strategy that employs the window-slicing operation to progressively reduce the number of events used for supervision. This subtly relives the temporal randomness of the event frames, benefiting the optimization of local textural and global structural details. Experiments on the benchmark datasets demonstrate that Elite-EvGS can reconstruct 3D scenes with better textural and structural details. Meanwhile, our method yields plausible performance on the captured real-world data, including diverse challenging conditions, such as fast motion and low light scenes.