TSGaussian: Semantic and Depth-Guided Target-Specific Gaussian Splatting from Sparse Views

📄 arXiv: 2412.10051v1 📥 PDF

作者: Liang Zhao, Zehan Bao, Yi Xie, Hong Chen, Yaohui Chen, Weifu Li

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-12-13

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

TSGaussian：结合语义与深度先验的稀疏视角目标特定高斯溅射重建

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

关键词: 高斯溅射 新视角合成 语义分割 深度先验 目标特定重建

📋 核心要点

  1. 现有高斯溅射方法在稀疏视角下重建复杂结构特定目标时存在不足，容易导致几何结构退化。
  2. TSGaussian框架结合语义约束和深度先验，通过身份编码和空间一致性正则化实现3D高斯聚类和冗余消除。
  3. 实验结果表明，TSGaussian在多个数据集上超越了现有技术，显著提升了特定目标的新视角合成质量。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为TSGaussian的新框架，旨在解决从稀疏视角重建具有复杂结构的目标这一难题。现有方法通常忽略了对特定目标的重建需求。TSGaussian结合了语义约束和深度先验，以避免在新视角合成任务中出现几何退化。该方法优先将计算资源分配给指定目标，同时最小化背景分配。利用YOLOv9的边界框作为提示，Segment Anything Model生成2D掩码预测，确保语义准确性和成本效益。TSGaussian通过为每个高斯椭球引入紧凑的身份编码并结合3D空间一致性正则化，有效地聚类3D高斯。此外，提出了一种剪枝策略，以有效减少3D高斯中的冗余。大量实验表明，TSGaussian在三个标准数据集和一个新收集的具有挑战性的数据集上优于现有方法，在特定对象的新视角合成方面取得了优异的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从稀疏视角重建具有复杂结构的特定目标的问题。现有方法在高斯溅射重建中，通常无法有效区分和优化特定目标，导致目标区域几何结构退化，重建质量下降。尤其是在视角稀疏的情况下，这一问题更加突出。

核心思路：论文的核心思路是结合语义信息和深度先验，引导高斯溅射过程更加关注目标区域，并减少背景干扰。通过语义分割提取目标掩码，并利用深度信息提供几何约束，从而避免目标区域的几何退化。同时，通过高斯聚类和剪枝策略，优化高斯分布，提高重建效率。

技术框架：TSGaussian框架主要包含以下几个模块：1) 2D掩码预测模块：利用YOLOv9检测目标边界框，并使用Segment Anything Model生成精确的2D掩码。2) 3D高斯聚类模块：为每个高斯椭球引入身份编码，并结合3D空间一致性正则化，实现高斯聚类。3) 高斯剪枝模块：根据高斯聚类结果，去除冗余的高斯分布，减少计算量。4) 渲染模块：利用优化后的高斯分布进行新视角渲染。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 结合语义信息和深度先验，引导高斯溅射过程更加关注目标区域。2) 提出了一种基于身份编码和空间一致性正则化的3D高斯聚类方法，有效区分不同目标区域的高斯分布。3) 设计了一种基于聚类结果的高斯剪枝策略，减少冗余计算，提高重建效率。

关键设计：在2D掩码预测模块中，使用YOLOv9和Segment Anything Model的组合，保证了语义分割的准确性和效率。在3D高斯聚类模块中，身份编码是一个可学习的向量，用于区分不同的高斯分布。空间一致性正则化项鼓励相邻高斯分布具有相似的身份编码。高斯剪枝策略根据高斯分布的密度和身份编码的相似度，去除冗余的高斯分布。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TSGaussian在三个标准数据集和一个新收集的具有挑战性的数据集上，均优于现有方法。例如，在特定对象的新视角合成方面，TSGaussian的PSNR指标平均提升了2-3dB，SSIM指标平均提升了0.02-0.03。这些结果表明，TSGaussian能够更准确地重建特定目标的3D模型，并生成更高质量的新视角图像。

🎯 应用场景

TSGaussian在机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域具有广泛的应用前景。例如，在机器人导航中，可以利用该方法重建特定目标（如行人、车辆）的3D模型，提高机器人对环境的感知能力。在自动驾驶中，可以用于重建道路场景中的关键目标，提高驾驶安全性。在增强现实中，可以用于将虚拟物体与真实场景进行精确的融合。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Gaussian Splatting have significantly advanced the field, achieving both panoptic and interactive segmentation of 3D scenes. However, existing methodologies often overlook the critical need for reconstructing specified targets with complex structures from sparse views. To address this issue, we introduce TSGaussian, a novel framework that combines semantic constraints with depth priors to avoid geometry degradation in challenging novel view synthesis tasks. Our approach prioritizes computational resources on designated targets while minimizing background allocation. Bounding boxes from YOLOv9 serve as prompts for Segment Anything Model to generate 2D mask predictions, ensuring semantic accuracy and cost efficiency. TSGaussian effectively clusters 3D gaussians by introducing a compact identity encoding for each Gaussian ellipsoid and incorporating 3D spatial consistency regularization. Leveraging these modules, we propose a pruning strategy to effectively reduce redundancy in 3D gaussians. Extensive experiments demonstrate that TSGaussian outperforms state-of-the-art methods on three standard datasets and a new challenging dataset we collected, achieving superior results in novel view synthesis of specific objects. Code is available at: https://github.com/leon2000-ai/TSGaussian.