Semantics-Controlled Gaussian Splatting for Outdoor Scene Reconstruction and Rendering in Virtual Reality

📄 arXiv: 2409.15959v1 📥 PDF

作者: Hannah Schieber, Jacob Young, Tobias Langlotz, Stefanie Zollmann, Daniel Roth

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-09-24

💡 一句话要点

提出语义控制高斯溅射(SCGS)，用于室外场景重建、编辑及VR渲染

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

关键词: 高斯溅射 语义分割 场景重建 虚拟现实 场景编辑 室外场景 新视角合成

📋 核心要点

  1. 现有高斯溅射场景编辑方法依赖于特定场景假设（如环绕场景），难以应用于复杂的室外环境。
  2. 论文提出语义控制高斯溅射(SCGS)，通过语义分割引导高斯分布分离，实现室外场景的灵活编辑和提取。
  3. 实验表明，SCGS在视觉质量和分割质量上均优于现有方法，用户体验也明显优于普通高斯溅射。

📝 摘要（中文）

高斯溅射(GS)等3D渲染技术的进步，实现了虚拟现实(VR)中的新视角合成和实时渲染。然而，GS创建的3D环境通常难以编辑。为了增强场景或整合3D资产，按类别分割高斯分布至关重要。现有的分割方法通常局限于特定类型的场景，例如“环绕”场景，以确定清晰的对象边界。但是，当移除非“环绕”场景（如大型室外场景）中的大型对象时，此方法无效。我们提出了一种语义控制GS(SCGS)，这是一种分割驱动的GS方法，能够在不受控制的自然环境中分离大型场景部分。SCGS允许场景编辑和提取VR的场景部分。此外，我们引入了一个具有挑战性的室外数据集，克服了“环绕”设置。在我们的数据集上，我们优于最先进的视觉质量，并在3D-OVS数据集上优于分割质量。我们进行了一项探索性用户研究，比较了VR中具有固定视点的360视频、普通GS和SCGS。在我们随后的主要研究中，用户可以自由移动，评估普通GS和SCGS。我们的主要研究结果表明，参与者明显更喜欢SCGS而不是普通GS。我们总体上提出了一种创新方法，在技术和用户体验方面都超越了最先进的水平。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于高斯溅射的场景重建和渲染方法，在场景编辑方面存在局限性。特别是对于大型、非结构化的室外场景，难以有效地分割和编辑场景中的特定对象，例如移除大型建筑物或植被。现有方法通常依赖于特定的场景结构假设，如环绕式拍摄，这限制了其在真实世界复杂环境中的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用语义分割信息来指导高斯溅射的场景表示。通过将高斯分布与场景中的语义类别相关联，可以实现对场景中特定对象的精确选择和编辑。这种方法避免了对场景结构的特定假设，从而能够处理更广泛的场景类型，包括复杂的室外环境。

技术框架：SCGS方法主要包含以下几个阶段：1) 使用预训练的语义分割模型对输入图像进行分割，生成像素级别的语义标签。2) 将语义标签信息融入到高斯溅射的训练过程中，使得每个高斯分布都与一个或多个语义类别相关联。3) 在渲染阶段，可以根据语义类别选择性地渲染或移除高斯分布，从而实现场景编辑。4) 为了提高渲染质量，论文可能还采用了额外的优化策略，例如调整高斯分布的参数以适应场景编辑后的结构。

关键创新：SCGS的关键创新在于将语义分割信息与高斯溅射技术相结合，从而实现了对复杂室外场景的语义控制编辑。与现有方法相比，SCGS不需要对场景结构进行特定假设，因此具有更强的通用性和适应性。此外，SCGS还引入了一个新的室外数据集，用于评估场景重建和编辑算法在真实世界环境中的性能。

关键设计：论文的关键设计可能包括：1) 如何有效地将语义标签信息融入到高斯溅射的训练过程中，例如通过修改损失函数或调整网络结构。2) 如何根据语义类别选择性地渲染或移除高斯分布，以实现场景编辑。3) 如何优化高斯分布的参数，以适应场景编辑后的结构，并保持渲染质量。4) 新数据集的构建细节，包括拍摄设备、场景选择、标注方法等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在自建的具有挑战性的室外数据集上，SCGS在视觉质量上超越了现有技术水平。在3D-OVS数据集上，SCGS在分割质量上也优于现有方法。用户研究表明，在虚拟现实环境中，用户明显更喜欢SCGS编辑的场景，而不是原始的高斯溅射场景，证明了该方法在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、城市规划等领域。例如，在VR/AR应用中，用户可以根据自己的需求编辑虚拟场景，移除不需要的建筑物或添加新的对象。在城市规划中，可以利用该技术对城市景观进行可视化编辑，评估不同规划方案的效果。此外，该技术还可以用于自动驾驶和机器人导航等领域，帮助机器人理解和操作周围环境。

📄 摘要（原文）

Advancements in 3D rendering like Gaussian Splatting (GS) allow novel view synthesis and real-time rendering in virtual reality (VR). However, GS-created 3D environments are often difficult to edit. For scene enhancement or to incorporate 3D assets, segmenting Gaussians by class is essential. Existing segmentation approaches are typically limited to certain types of scenes, e.g., ''circular'' scenes, to determine clear object boundaries. However, this method is ineffective when removing large objects in non-''circling'' scenes such as large outdoor scenes. We propose Semantics-Controlled GS (SCGS), a segmentation-driven GS approach, enabling the separation of large scene parts in uncontrolled, natural environments. SCGS allows scene editing and the extraction of scene parts for VR. Additionally, we introduce a challenging outdoor dataset, overcoming the ''circling'' setup. We outperform the state-of-the-art in visual quality on our dataset and in segmentation quality on the 3D-OVS dataset. We conducted an exploratory user study, comparing a 360-video, plain GS, and SCGS in VR with a fixed viewpoint. In our subsequent main study, users were allowed to move freely, evaluating plain GS and SCGS. Our main study results show that participants clearly prefer SCGS over plain GS. We overall present an innovative approach that surpasses the state-of-the-art both technically and in user experience.