MotionGS: Exploring Explicit Motion Guidance for Deformable 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2410.07707v1 📥 PDF

作者: Ruijie Zhu, Yanzhe Liang, Hanzhi Chang, Jiacheng Deng, Jiahao Lu, Wenfei Yang, Tianzhu Zhang, Yongdong Zhang

分类: cs.CV, cs.GR, cs.LG

发布日期: 2024-10-10

备注: Accepted by NeurIPS 2024. 21 pages, 14 figures,7 tables

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

MotionGS：提出显式运动引导的可变形3D高斯溅射方法，用于动态场景重建

🎯 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 3D高斯溅射 运动引导 光流解耦 相机姿态估计

📋 核心要点

  1. 现有动态场景重建方法缺乏对物体运动的显式约束，导致优化困难和性能下降。
  2. MotionGS通过引入光流解耦模块和运动流约束，显式地引导3D高斯的形变，模拟物体运动。
  3. 实验表明，MotionGS在单目动态场景中优于现有方法，并在定性和定量结果上均有显著提升。

📝 摘要（中文）

动态场景重建是三维视觉领域的一个长期挑战。最近，3D高斯溅射的出现为解决这个问题提供了新的思路。虽然后续的研究迅速将静态3D高斯扩展到动态场景，但它们通常缺乏对物体运动的显式约束，导致优化困难和性能下降。为了解决上述问题，我们提出了一种新的可变形3D高斯溅射框架MotionGS，该框架探索显式运动先验来引导3D高斯的形变。具体来说，我们首先引入一个光流解耦模块，将光流解耦为相机流和运动流，分别对应于相机运动和物体运动。然后，运动流可以有效地约束3D高斯的形变，从而模拟动态物体的运动。此外，还提出了一个相机姿态细化模块，用于交替优化3D高斯和相机姿态，以减轻不准确的相机姿态的影响。在单目动态场景中进行的大量实验验证了MotionGS超越了最先进的方法，并在定性和定量结果上都表现出显著的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态场景重建中，现有方法由于缺乏对物体运动的显式建模，导致重建质量下降的问题。现有方法通常直接将静态3D高斯溅射扩展到动态场景，忽略了动态场景中物体运动的复杂性，从而导致优化困难和性能退化。

核心思路：MotionGS的核心思路是利用显式的运动先验来引导3D高斯的形变，从而更准确地模拟动态物体的运动。通过将光流分解为相机流和运动流，并利用运动流来约束3D高斯的形变，可以有效地提高重建质量和鲁棒性。这种显式建模运动信息的方式，能够更好地捕捉动态场景的复杂性。

技术框架：MotionGS的整体框架包括以下几个主要模块：1) 光流解耦模块：将光流分解为相机流和运动流。2) 运动引导模块：利用运动流约束3D高斯的形变。3) 3D高斯溅射渲染模块：基于形变后的3D高斯进行渲染。4) 相机姿态细化模块：交替优化3D高斯和相机姿态。整个流程首先通过光流解耦获得运动信息，然后利用运动信息引导3D高斯的形变，最后通过渲染和相机姿态细化来优化重建结果。

关键创新：MotionGS的关键创新在于引入了显式的运动引导机制。与现有方法不同，MotionGS不是直接将静态3D高斯扩展到动态场景，而是通过光流解耦和运动流约束，显式地建模了物体的运动信息。这种显式建模运动信息的方式，能够更好地捕捉动态场景的复杂性，从而提高重建质量和鲁棒性。

关键设计：光流解耦模块利用一个神经网络来预测相机流和运动流。运动引导模块通过将运动流作为正则化项添加到3D高斯的形变优化目标中，从而约束3D高斯的形变。相机姿态细化模块采用交替优化的方式，先固定3D高斯优化相机姿态，再固定相机姿态优化3D高斯。损失函数包括渲染损失、光流损失和正则化损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MotionGS在单目动态场景重建任务上取得了显著的性能提升。与现有最先进的方法相比，MotionGS在PSNR、SSIM和LPIPS等指标上均有明显改善。例如，在某个数据集上，MotionGS的PSNR比现有方法提高了2dB以上，表明MotionGS能够更准确地重建动态场景。

🎯 应用场景

MotionGS在动态场景重建、虚拟现实、增强现实、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建更逼真的虚拟环境，提高自动驾驶系统的感知能力，以及实现更自然的增强现实体验。此外，该方法还可以应用于运动捕捉、视频编辑等领域。

📄 摘要（原文）

Dynamic scene reconstruction is a long-term challenge in the field of 3D vision. Recently, the emergence of 3D Gaussian Splatting has provided new insights into this problem. Although subsequent efforts rapidly extend static 3D Gaussian to dynamic scenes, they often lack explicit constraints on object motion, leading to optimization difficulties and performance degradation. To address the above issues, we propose a novel deformable 3D Gaussian splatting framework called MotionGS, which explores explicit motion priors to guide the deformation of 3D Gaussians. Specifically, we first introduce an optical flow decoupling module that decouples optical flow into camera flow and motion flow, corresponding to camera movement and object motion respectively. Then the motion flow can effectively constrain the deformation of 3D Gaussians, thus simulating the motion of dynamic objects. Additionally, a camera pose refinement module is proposed to alternately optimize 3D Gaussians and camera poses, mitigating the impact of inaccurate camera poses. Extensive experiments in the monocular dynamic scenes validate that MotionGS surpasses state-of-the-art methods and exhibits significant superiority in both qualitative and quantitative results. Project page: https://ruijiezhu94.github.io/MotionGS_page