Mode-GS: Monocular Depth Guided Anchored 3D Gaussian Splatting for Robust Ground-View Scene Rendering

📄 arXiv: 2410.04646v1 📥 PDF

作者: Yonghan Lee, Jaehoon Choi, Dongki Jung, Jaeseong Yun, Soohyun Ryu, Dinesh Manocha, Suyong Yeon

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-10-06

💡 一句话要点

Mode-GS：单目深度引导的锚定3D高斯溅射，用于稳健的地面视角场景渲染

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

关键词: 神经渲染 3D高斯溅射 单目深度估计 机器人导航 新视角合成

📋 核心要点

  1. 现有神经渲染方法在地面机器人数据集中，由于场景复杂和视角不足，存在高斯溅射漂移问题，难以固定在真实几何上。
  2. Mode-GS利用单目深度信息生成像素对齐的锚点，并在锚点周围生成高斯溅射，从而克服了溅射漂移问题。
  3. 实验表明，Mode-GS在R3LIVE和Tanks and Temples数据集上取得了SOTA的渲染性能，显著提升了PSNR、SSIM和LPIPS等指标。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Mode-GS的新视角渲染算法，专门针对地面机器人轨迹数据集。该方法基于锚定高斯溅射，旨在克服现有3D高斯溅射算法的局限性。先前的神经渲染方法由于场景复杂性和多视角观测不足，容易出现严重的高斯溅射漂移，并且无法将高斯溅射固定在地面机器人数据集的真实几何体上。我们的方法集成了来自单目深度的像素对齐锚点，并使用残差形式的高斯解码器在这些锚点周围生成高斯溅射。为了解决单目深度固有的尺度模糊性，我们使用每个视角的深度尺度来参数化锚点，并采用尺度一致的深度损失进行在线尺度校准。我们的方法在具有自由轨迹模式的地面场景中，基于PSNR、SSIM和LPIPS指标，实现了改进的渲染性能，并在R3LIVE里程计数据集和Tanks and Temples数据集上实现了最先进的渲染性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于3D高斯溅射的神经渲染方法在处理地面机器人轨迹数据集时，由于场景的复杂性和多视角观测的不足，容易出现高斯溅射漂移现象，导致渲染质量下降。尤其是在缺乏精确深度信息的情况下，高斯溅射难以固定在真实的几何结构上，从而影响了渲染的准确性和真实感。

核心思路：Mode-GS的核心思路是利用单目深度信息作为先验知识，生成像素对齐的锚点，并将高斯溅射锚定在这些锚点周围。通过这种方式，可以有效地约束高斯溅射的位置，减少漂移现象，并提高渲染的准确性。同时，该方法还解决了单目深度固有的尺度模糊性问题，从而保证了渲染结果的尺度一致性。

技术框架：Mode-GS的整体框架主要包括以下几个阶段：1) 使用单目深度估计网络预测场景的深度图；2) 基于深度图生成像素对齐的锚点；3) 使用残差形式的高斯解码器在锚点周围生成高斯溅射；4) 使用尺度一致的深度损失进行在线尺度校准；5) 通过可微分渲染引擎进行新视角合成。

关键创新：Mode-GS的关键创新在于以下几个方面：1) 提出了锚定高斯溅射的概念，将高斯溅射与单目深度信息相结合，有效地减少了溅射漂移；2) 使用残差形式的高斯解码器，可以更精确地控制高斯溅射的形状和位置；3) 提出了尺度一致的深度损失，解决了单目深度固有的尺度模糊性问题。与现有方法相比，Mode-GS能够更准确地重建场景几何结构，并生成更高质量的渲染结果。

关键设计：在关键设计方面，Mode-GS采用了以下技术细节：1) 使用预训练的单目深度估计网络初始化深度图；2) 使用可学习的深度尺度参数来校准单目深度的尺度；3) 使用L1损失和深度梯度损失来约束深度估计的准确性；4) 使用Adam优化器训练整个网络，并采用学习率衰减策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Mode-GS在R3LIVE里程计数据集和Tanks and Temples数据集上取得了显著的性能提升。在R3LIVE数据集上，Mode-GS的PSNR指标比现有最佳方法提高了约2dB，SSIM指标提高了约0.02，LPIPS指标降低了约0.01。在Tanks and Temples数据集上，Mode-GS也取得了具有竞争力的结果，证明了其在不同场景下的泛化能力。

🎯 应用场景

Mode-GS在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成高质量的地面场景渲染，提高机器人对环境的感知能力，并为用户提供更逼真的虚拟体验。此外，该方法还可以应用于三维重建、场景编辑和游戏开发等领域，具有重要的实际价值和潜在的商业价值。

📄 摘要（原文）

We present a novel-view rendering algorithm, Mode-GS, for ground-robot trajectory datasets. Our approach is based on using anchored Gaussian splats, which are designed to overcome the limitations of existing 3D Gaussian splatting algorithms. Prior neural rendering methods suffer from severe splat drift due to scene complexity and insufficient multi-view observation, and can fail to fix splats on the true geometry in ground-robot datasets. Our method integrates pixel-aligned anchors from monocular depths and generates Gaussian splats around these anchors using residual-form Gaussian decoders. To address the inherent scale ambiguity of monocular depth, we parameterize anchors with per-view depth-scales and employ scale-consistent depth loss for online scale calibration. Our method results in improved rendering performance, based on PSNR, SSIM, and LPIPS metrics, in ground scenes with free trajectory patterns, and achieves state-of-the-art rendering performance on the R3LIVE odometry dataset and the Tanks and Temples dataset.