SplatSDF: Boosting Neural Implicit SDF via Gaussian Splatting Fusion

📄 arXiv: 2411.15468v1 📥 PDF

作者: Runfa Blark Li, Keito Suzuki, Bang Du, Ki Myung Brian Lee, Nikolay Atanasov, Truong Nguyen

分类: cs.CV, cs.GR, cs.RO

发布日期: 2024-11-23

💡 一句话要点

SplatSDF：通过高斯溅射融合提升神经隐式SDF的几何与光度重建效果

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

关键词: 神经隐式表示 有符号距离函数 三维重建 高斯溅射 SDF-NeRF 几何建模 光度优化

📋 核心要点

  1. 现有SDF-NeRF方法在场景级SDF重建的精度和收敛速度方面存在瓶颈，限制了其在许多实际应用中的应用。
  2. SplatSDF的核心思想是在架构层面融合3D高斯溅射(3DGS)和SDF-NeRF，利用3DGS的优势来提升SDF-NeRF的性能。
  3. SplatSDF在几何和光度评估方面超越了当前最先进的SDF-NeRF模型，显著提高了重建精度和收敛速度。

📝 摘要（中文）

有符号距离函数(SDF)是连续空间几何以及渲染、碰撞检测和网格生成等相关操作的有用表示。因此，从图像观测中准确有效地重建SDF是一个基本问题。最近，使用体渲染训练的神经隐式SDF (SDF-NeRF) 技术受到了广泛关注。与早期依赖深度图和体素化连续空间的截断SDF (TSDF) 融合算法相比，SDF-NeRF能够以更好的几何和光度精度进行连续空间SDF重建。然而，对于许多应用来说，场景级SDF重建的精度和收敛速度需要进一步提高。随着3D高斯溅射(3DGS)作为一种具有出色渲染质量和速度的显式表示的出现，一些工作致力于通过引入3DGS和SDF-NeRF之间的深度和表面法线一致性损失来改进SDF-NeRF。然而，仅损失层面的连接只能带来增量改进。我们提出了一种新的神经隐式SDF，称为“SplatSDF”，在架构层面融合3DGS和SDF-NeRF，从而显著提高了几何和光度精度以及收敛速度。我们的SplatSDF仅在训练期间依赖3DGS作为输入，并在推理期间保持与原始SDF-NeRF相同的复杂性和效率。在提交时，我们的方法在几何和光度评估方面优于最先进的SDF-NeRF模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决神经隐式SDF重建中精度和收敛速度不足的问题。现有的SDF-NeRF方法虽然优于传统的TSDF方法，但在复杂场景下仍然存在重建质量不高、训练时间长等问题。这些问题限制了SDF-NeRF在实时渲染、机器人导航等领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是在SDF-NeRF的训练过程中，引入3D高斯溅射(3DGS)作为辅助信息，并在架构层面进行融合。3DGS具有优秀的渲染质量和速度，可以为SDF-NeRF提供更准确的几何先验信息，从而加速训练过程并提高重建精度。这种架构层面的融合比简单的损失函数约束更有效。

技术框架：SplatSDF的整体框架包括两个主要部分：3DGS模块和SDF-NeRF模块。在训练阶段，首先利用3DGS从输入图像中重建场景的显式表示。然后，将3DGS的信息（例如，高斯分布的参数）输入到SDF-NeRF网络中，作为几何先验。SDF-NeRF网络利用这些先验信息来预测场景的SDF值。在推理阶段，SplatSDF只使用训练好的SDF-NeRF网络，无需依赖3DGS，从而保持了推理效率。

关键创新：SplatSDF的关键创新在于架构层面的融合。与以往仅通过损失函数约束3DGS和SDF-NeRF的方法不同，SplatSDF将3DGS的信息直接嵌入到SDF-NeRF的网络结构中，实现了更紧密的耦合。这种架构层面的融合能够更有效地利用3DGS的几何先验信息，从而显著提高SDF-NeRF的重建精度和收敛速度。

关键设计：SplatSDF的关键设计包括：1) 如何将3DGS的信息有效地编码并输入到SDF-NeRF网络中；2) 如何设计损失函数来约束SDF-NeRF的输出，使其与3DGS的几何信息保持一致。具体的网络结构和损失函数细节在论文中进行了详细描述，可能包括特定的激活函数、归一化方法以及针对SDF重建的定制化损失项。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的SplatSDF方法在几何和光度评估方面均优于当前最先进的SDF-NeRF模型。具体的性能提升数据（例如，在特定数据集上的PSNR、SSIM等指标的提升幅度）需要在论文中查找。实验结果表明，SplatSDF能够更准确、更快速地重建场景的SDF表示。

🎯 应用场景

SplatSDF在三维重建、虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建高质量的3D模型，为VR/AR应用提供逼真的场景，帮助机器人进行环境感知和路径规划。该研究的成果有助于推动神经隐式表示在实际应用中的发展。

📄 摘要（原文）

A signed distance function (SDF) is a useful representation for continuous-space geometry and many related operations, including rendering, collision checking, and mesh generation. Hence, reconstructing SDF from image observations accurately and efficiently is a fundamental problem. Recently, neural implicit SDF (SDF-NeRF) techniques, trained using volumetric rendering, have gained a lot of attention. Compared to earlier truncated SDF (TSDF) fusion algorithms that rely on depth maps and voxelize continuous space, SDF-NeRF enables continuous-space SDF reconstruction with better geometric and photometric accuracy. However, the accuracy and convergence speed of scene-level SDF reconstruction require further improvements for many applications. With the advent of 3D Gaussian Splatting (3DGS) as an explicit representation with excellent rendering quality and speed, several works have focused on improving SDF-NeRF by introducing consistency losses on depth and surface normals between 3DGS and SDF-NeRF. However, loss-level connections alone lead to incremental improvements. We propose a novel neural implicit SDF called "SplatSDF" to fuse 3DGSandSDF-NeRF at an architecture level with significant boosts to geometric and photometric accuracy and convergence speed. Our SplatSDF relies on 3DGS as input only during training, and keeps the same complexity and efficiency as the original SDF-NeRF during inference. Our method outperforms state-of-the-art SDF-NeRF models on geometric and photometric evaluation by the time of submission.