GeoTexDensifier: Geometry-Texture-Aware Densification for High-Quality Photorealistic 3D Gaussian Splatting
作者: Hanqing Jiang, Xiaojun Xiang, Han Sun, Hongjie Li, Liyang Zhou, Xiaoyu Zhang, Guofeng Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-12-22 (更新: 2025-12-13)
备注: 14 pages, 9 figures, 2 table
💡 一句话要点
提出GeoTexDensifier，通过几何与纹理感知的密度调整，提升3D高斯溅射的真实感。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯溅射 神经渲染 新视角合成 几何感知 纹理感知
📋 核心要点
- 高质量3D高斯溅射重建依赖于足够的splat和合理的分布，以拟合真实的几何表面和纹理细节，这是一个具有挑战性的问题。
- GeoTexDensifier的核心在于结合纹理感知的密度调整和几何感知的分裂策略，从而优化splat的分布，提升重建质量。
- 实验结果表明，该方法在各种数据集上均能生成更逼真的3DGS模型，优于现有方法，定量和定性评估均验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为GeoTexDensifier的几何-纹理感知密度调整策略，旨在重建高质量的3D高斯溅射，使其更好地符合场景的几何结构和纹理细节。该框架采用辅助的纹理感知密度调整方法，在纹理丰富的区域生成更密集的splat分布，同时在低纹理区域保持稀疏性，以维持高斯点云的质量。此外，几何感知的分裂策略利用深度和法线先验来指导分裂采样，并通过深度比率变化验证来过滤掉初始位置远离实际几何表面的噪声splat。借助相对单目深度先验，这种几何感知验证可以有效减少分散高斯对最终渲染质量的影响，尤其是在纹理较弱或训练视图不足的区域。纹理感知密度调整和几何感知分裂策略相结合，最终获得一组高质量的高斯splat。在各种数据集上的实验结果表明，GeoTexDensifier框架在生成更逼真的3DGS模型方面优于其他最先进的3DGS方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D高斯溅射方法在重建高质量模型时，难以在纹理丰富区域和几何结构复杂区域实现splat的合理分布，导致重建质量下降，尤其是在纹理弱或视角不足的区域，容易出现噪声splat影响渲染效果。
核心思路：GeoTexDensifier的核心思路是结合纹理信息和几何先验，自适应地调整splat的密度和分布。在纹理丰富的区域增加splat密度，以捕捉细节；利用深度和法线信息过滤掉远离几何表面的噪声splat，提高重建精度。
技术框架：GeoTexDensifier框架主要包含两个关键模块：纹理感知密度调整模块和几何感知分裂模块。纹理感知密度调整模块根据纹理丰富程度自适应地增加splat密度。几何感知分裂模块利用深度和法线先验信息，指导splat的分裂和过滤，减少噪声splat的影响。两个模块协同工作，最终生成高质量的3D高斯溅射模型。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将纹理信息和几何先验信息相结合，用于指导splat的密度调整和过滤。与传统方法仅依赖几何信息或纹理信息相比，该方法能够更准确地捕捉场景的几何结构和纹理细节，从而提高重建质量。深度比率变化验证是一种有效的噪声splat过滤方法，尤其是在纹理弱或视角不足的区域。
关键设计：纹理感知密度调整模块的具体实现方式未知，可能涉及纹理特征提取和密度调整策略。几何感知分裂模块的关键在于深度比率变化验证的阈值设置，以及深度和法线先验信息的融合方式。损失函数的设计可能包含渲染损失、深度损失和法线损失等，以约束splat的分布和形状。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GeoTexDensifier在多个数据集上均取得了优于现有3DGS方法的性能。通过定量和定性评估，验证了该方法在生成更逼真的3DGS模型方面的有效性。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细展示，例如在特定数据集上的PSNR、SSIM等指标的提升。
🎯 应用场景
GeoTexDensifier在3D导航、虚拟现实（VR）和3D仿真等领域具有广泛的应用前景。高质量的3D重建可以提升导航体验，增强VR沉浸感，并为3D仿真提供更逼真的场景。该方法还可以应用于自动驾驶、机器人导航等领域，为环境感知提供更准确的3D模型。
📄 摘要（原文）
3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently attracted wide attentions in various areas such as 3D navigation, Virtual Reality (VR) and 3D simulation, due to its photorealistic and efficient rendering performance. High-quality reconstrution of 3DGS relies on sufficient splats and a reasonable distribution of these splats to fit real geometric surface and texture details, which turns out to be a challenging problem. We present GeoTexDensifier, a novel geometry-texture-aware densification strategy to reconstruct high-quality Gaussian splats which better comply with the geometric structure and texture richness of the scene. Specifically, our GeoTexDensifier framework carries out an auxiliary texture-aware densification method to produce a denser distribution of splats in fully textured areas, while keeping sparsity in low-texture regions to maintain the quality of Gaussian point cloud. Meanwhile, a geometry-aware splitting strategy takes depth and normal priors to guide the splitting sampling and filter out the noisy splats whose initial positions are far from the actual geometric surfaces they aim to fit, under a Validation of Depth Ratio Change checking. With the help of relative monocular depth prior, such geometry-aware validation can effectively reduce the influence of scattered Gaussians to the final rendering quality, especially in regions with weak textures or without sufficient training views. The texture-aware densification and geometry-aware splitting strategies are fully combined to obtain a set of high-quality Gaussian splats. We experiment our GeoTexDensifier framework on various datasets and compare our Novel View Synthesis results to other state-of-the-art 3DGS approaches, with detailed quantitative and qualitative evaluations to demonstrate the effectiveness of our method in producing more photorealistic 3DGS models.