OmniSplat: Taming Feed-Forward 3D Gaussian Splatting for Omnidirectional Images with Editable Capabilities

📄 arXiv: 2412.16604v2 📥 PDF

作者: Suyoung Lee, Jaeyoung Chung, Kihoon Kim, Jaeyoo Huh, Gunhee Lee, Minsoo Lee, Kyoung Mu Lee

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-21 (更新: 2025-03-27)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

OmniSplat：用于全景图像的可编辑前馈3D高斯溅射框架

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

关键词: 全景图像 3D高斯溅射 前馈网络 场景重建 阴阳网格

📋 核心要点

  1. 现有前馈3DGS模型无法直接应用于全景图像，因为全景图像的特殊光学性质导致特征编码困难。
  2. OmniSplat通过引入阴阳网格分解全景图像，使其更接近透视图像，从而利用现有CNN的先验知识。
  3. 实验表明，OmniSplat在全景图像重建方面优于在透视图像上训练的前馈网络，提高了重建精度。

📝 摘要（中文）

前馈3D高斯溅射(3DGS)模型因其无需逐场景优化即可立即生成场景的能力而广受欢迎。全景图像因减少了图像拼接以合成完整场景所需的计算量而日益普及，但现有的前馈模型仅为透视图像设计。全景图像独特的光学特性使得特征编码器难以正确理解图像的上下文，并使高斯分布在空间上不均匀，从而阻碍了从新视角合成的图像质量。我们提出了OmniSplat，一个用于全景图像的免训练快速前馈3DGS生成框架。我们采用阴阳网格并基于它分解图像，以减少全景图像和透视图像之间的领域差距。阴阳网格可以直接使用现有的CNN结构，并且其准均匀特性使得分解后的图像类似于透视图像，因此可以利用已学习的前馈网络的强大先验知识。OmniSplat展示了比在透视图像上训练的现有前馈网络更高的重建精度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决全景图像的快速3D场景重建问题。现有前馈3DGS模型主要针对透视图像设计，直接应用于全景图像时，由于全景图像的特殊畸变和光学特性，导致特征提取困难，重建质量下降。现有方法难以有效利用全景图像的上下文信息，导致高斯分布不均匀，影响渲染效果。

核心思路：OmniSplat的核心思路是利用阴阳网格将全景图像分解为多个子图像，使得每个子图像更接近于透视图像。这样，就可以利用在透视图像上训练的现有CNN模型的强大先验知识，从而更好地提取特征并生成高质量的3D高斯分布。通过减少全景图像和透视图像之间的领域差距，提高重建精度。

技术框架：OmniSplat的整体框架包括以下步骤：1. 输入全景图像；2. 使用阴阳网格将全景图像分解为多个子图像；3. 使用现有的前馈CNN模型（例如在透视图像上训练的模型）提取每个子图像的特征；4. 基于提取的特征生成3D高斯分布；5. 使用3D高斯溅射进行渲染，生成新的视角图像。

关键创新：OmniSplat的关键创新在于引入了阴阳网格分解全景图像。这种分解方法能够有效地减少全景图像和透视图像之间的领域差距，使得现有的、在透视图像上训练的CNN模型能够直接应用于全景图像的特征提取。与直接使用全景图像作为输入相比，阴阳网格分解能够更好地保留图像的局部结构和上下文信息。

关键设计：阴阳网格的具体参数设置（例如网格的数量和形状）可能需要根据具体应用场景进行调整。损失函数方面，可以使用标准的图像重建损失，例如L1损失或L2损失。网络结构方面，可以直接使用现有的、在透视图像上训练的CNN模型，例如ResNet或U-Net。论文中可能还包含一些针对全景图像特殊性质的优化策略，但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

OmniSplat在全景图像重建任务上取得了显著的性能提升。与直接在全景图像上应用现有前馈网络相比，OmniSplat通过阴阳网格分解，显著提高了重建精度。具体性能数据未知，但论文强调OmniSplat优于在透视图像上训练的现有前馈网络。该方法无需针对每个场景进行优化，具有快速高效的特点。

🎯 应用场景

OmniSplat在虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、机器人导航、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以用于快速生成高质量的3D场景，为用户提供沉浸式的体验。此外，OmniSplat还可以用于场景理解和目标识别，为机器人提供更准确的环境感知能力。未来，该技术有望应用于三维地图构建、城市建模等领域。

📄 摘要（原文）

Feed-forward 3D Gaussian splatting (3DGS) models have gained significant popularity due to their ability to generate scenes immediately without needing per-scene optimization. Although omnidirectional images are becoming more popular since they reduce the computation required for image stitching to composite a holistic scene, existing feed-forward models are only designed for perspective images. The unique optical properties of omnidirectional images make it difficult for feature encoders to correctly understand the context of the image and make the Gaussian non-uniform in space, which hinders the image quality synthesized from novel views. We propose OmniSplat, a training-free fast feed-forward 3DGS generation framework for omnidirectional images. We adopt a Yin-Yang grid and decompose images based on it to reduce the domain gap between omnidirectional and perspective images. The Yin-Yang grid can use the existing CNN structure as it is, but its quasi-uniform characteristic allows the decomposed image to be similar to a perspective image, so it can exploit the strong prior knowledge of the learned feed-forward network. OmniSplat demonstrates higher reconstruction accuracy than existing feed-forward networks trained on perspective images. Our project page is available on: https://robot0321.github.io/omnisplat/index.html.