SplineGS: Robust Motion-Adaptive Spline for Real-Time Dynamic 3D Gaussians from Monocular Video

📄 arXiv: 2412.09982v2 📥 PDF

作者: Jongmin Park, Minh-Quan Viet Bui, Juan Luis Gonzalez Bello, Jaeho Moon, Jihyong Oh, Munchurl Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-13 (更新: 2024-12-18)

备注: The first two authors contributed equally to this work (equal contribution). The last two authors advised equally to this work. Please visit our project page at this https://kaist-viclab.github.io/splinegs-site/

💡 一句话要点

提出SplineGS，通过运动自适应样条曲线实现单目视频实时动态3D高斯重建。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 动态场景重建 3D高斯溅射 单目视频 运动自适应样条 新视角合成

📋 核心要点

  1. 现有方法难以从单目视频中重建动态场景，缺乏多视角信息且易受场景动态变化的影响。
  2. SplineGS提出运动自适应样条曲线，用少量控制点表示动态3D高斯轨迹，并进行控制点剪枝以适应不同运动。
  3. 实验表明，SplineGS在动态场景新视角合成方面显著优于现有技术，渲染速度提升数千倍。

📝 摘要（中文）

本文提出SplineGS，一个无需COLMAP的动态3D高斯溅射(3DGS)框架，用于从单目视频中进行高质量重建和快速渲染。核心是一种新颖的运动自适应样条(MAS)方法，它使用具有少量控制点的三次Hermite样条来表示连续的动态3D高斯轨迹。对于MAS，我们引入了一种运动自适应控制点剪枝(MACP)方法，用于对每个动态3D高斯在不同运动下的变形进行建模，逐步剪枝控制点，同时保持动态建模的完整性。此外，我们提出了一种相机参数估计和3D高斯属性的联合优化策略，利用光度和几何一致性。这消除了对运动结构重建预处理的需求，并增强了SplineGS在真实世界条件下的鲁棒性。实验表明，SplineGS在单目视频动态场景的新视角合成质量方面显著优于最先进的方法，实现了数千倍的渲染速度提升。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在单目视频的动态场景重建中面临挑战，主要痛点在于缺乏多视角信息，难以准确建模场景的动态变化，且通常依赖于耗时的Structure-from-Motion (SfM)预处理，限制了实时性。

核心思路：SplineGS的核心在于使用运动自适应样条曲线（Motion-Adaptive Spline, MAS）来表示动态3D高斯轨迹。通过少量控制点定义的三次Hermite样条，可以有效地捕捉高斯分布随时间的连续变化。此外，引入运动自适应控制点剪枝（Motion-Adaptive Control points Pruning, MACP）方法，根据运动幅度自适应地减少控制点数量，从而提高效率并保持建模精度。

技术框架：SplineGS框架主要包含以下几个阶段：1) 初始化：无需COLMAP等SfM预处理，直接从单目视频帧初始化3D高斯分布。2) 运动自适应样条建模：利用MAS方法，为每个3D高斯构建基于三次Hermite样条的动态轨迹。3) 运动自适应控制点剪枝：使用MACP方法，根据运动幅度动态调整控制点数量。4) 联合优化：同时优化相机参数和3D高斯属性，利用光度和几何一致性约束，提高重建质量。

关键创新：SplineGS的关键创新在于运动自适应样条曲线（MAS）和运动自适应控制点剪枝（MACP）。MAS能够以紧凑的方式表示动态3D高斯轨迹，而MACP则进一步提高了效率，并能更好地适应不同运动模式。与现有方法相比，SplineGS无需SfM预处理，更加鲁棒，且渲染速度更快。

关键设计：MAS使用三次Hermite样条，控制点数量根据运动幅度自适应调整。MACP通过评估控制点对整体轨迹的影响来决定是否剪枝。损失函数包含光度损失和几何一致性损失，用于联合优化相机参数和3D高斯属性。具体参数设置（如控制点数量、剪枝阈值、损失权重）未知，需要在实验中进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

SplineGS在动态场景新视角合成方面取得了显著的性能提升。实验结果表明，SplineGS在渲染速度上比现有方法快数千倍，同时保持了高质量的重建效果。具体性能数据未知，但摘要强调了其优于现有技术的表现。

🎯 应用场景

SplineGS在虚拟现实、增强现实、机器人导航、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建逼真的动态3D场景，提升用户体验，并为机器人提供更准确的环境感知能力。此外，该技术还可以应用于视频编辑、特效制作等领域，提高内容创作的效率和质量。

📄 摘要（原文）

Synthesizing novel views from in-the-wild monocular videos is challenging due to scene dynamics and the lack of multi-view cues. To address this, we propose SplineGS, a COLMAP-free dynamic 3D Gaussian Splatting (3DGS) framework for high-quality reconstruction and fast rendering from monocular videos. At its core is a novel Motion-Adaptive Spline (MAS) method, which represents continuous dynamic 3D Gaussian trajectories using cubic Hermite splines with a small number of control points. For MAS, we introduce a Motion-Adaptive Control points Pruning (MACP) method to model the deformation of each dynamic 3D Gaussian across varying motions, progressively pruning control points while maintaining dynamic modeling integrity. Additionally, we present a joint optimization strategy for camera parameter estimation and 3D Gaussian attributes, leveraging photometric and geometric consistency. This eliminates the need for Structure-from-Motion preprocessing and enhances SplineGS's robustness in real-world conditions. Experiments show that SplineGS significantly outperforms state-of-the-art methods in novel view synthesis quality for dynamic scenes from monocular videos, achieving thousands times faster rendering speed.