EasySplat: View-Adaptive Learning makes 3D Gaussian Splatting Easy

📄 arXiv: 2501.01003v2 📥 PDF

作者: Ao Gao, Luosong Guo, Tao Chen, Zhao Wang, Ying Tai, Jian Yang, Zhenyu Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-02 (更新: 2025-01-27)

备注: 6 pages, 5figures

💡 一句话要点

EasySplat：通过视角自适应学习简化3D高斯溅射建模

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

关键词: 3D高斯溅射 新视角合成 三维重建 点云图 视角相似性 KNN 自适应密度增加

📋 核心要点

  1. 现有3DGS方法依赖SfM进行初始化，易受初始场景质量影响，且密度增加策略效率较低。
  2. EasySplat利用视角相似性分组和点云图先验，实现高质量的场景初始化，避免了对SfM的依赖。
  3. EasySplat提出基于KNN的自适应高斯基元分割方法，提升了密度增加的效率和准确性，实验结果优于SOTA。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)技术在3D场景表示方面取得了令人满意的效果。尽管性能出色，但由于运动结构(SfM)方法在获取精确场景初始化方面的局限性，或密度增加策略的低效性，它们面临着挑战。本文提出了一种新的框架EasySplat，以实现高质量的3DGS建模。我们没有使用SfM进行场景初始化，而是采用了一种新方法来释放大规模点云图方法的潜力。具体来说，我们提出了一种基于视角相似性的高效分组策略，并使用鲁棒的点云图先验来获得高质量的点云和相机姿态，用于3D场景初始化。在获得可靠的场景结构后，我们提出了一种新的密度增加方法，该方法基于相邻高斯椭球的平均形状自适应地分割高斯基元，利用KNN方案。通过这种方式，该方法解决了初始化和优化方面的局限性，从而实现了高效而准确的3DGS建模。大量实验表明，EasySplat在处理新视角合成方面优于当前最先进(SOTA)的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射（3DGS）方法在场景初始化阶段依赖于运动结构（SfM）算法，这使得初始化质量受限于SfM的精度。此外，现有的密度增加策略效率较低，难以快速准确地优化3DGS模型。

核心思路：EasySplat的核心思路是避免使用SfM进行场景初始化，转而利用大规模点云图方法的优势。通过视角相似性进行点云分组，并结合鲁棒的点云图先验，获得高质量的初始点云和相机姿态。同时，提出一种基于KNN的自适应高斯基元分割方法，提高密度增加的效率和准确性。

技术框架：EasySplat的整体框架包含两个主要阶段：1) 基于视角相似性的场景初始化：首先，对输入图像进行特征提取，然后根据视角相似性对图像进行分组。接着，利用点云图先验，为每个组生成高质量的点云和相机姿态。最后，将所有组的点云合并，得到初始的3D场景结构。2) 基于KNN的自适应密度增加：在获得初始场景结构后，采用基于KNN的自适应高斯基元分割方法进行密度增加。该方法根据相邻高斯椭球的平均形状，自适应地分割高斯基元。

关键创新：EasySplat的关键创新在于：1) 使用视角相似性分组和点云图先验进行场景初始化，避免了对SfM的依赖，提高了初始化质量。2) 提出基于KNN的自适应高斯基元分割方法，提高了密度增加的效率和准确性。

关键设计：在视角相似性分组中，使用图像特征的余弦相似度作为视角相似性的度量。在基于KNN的自适应高斯基元分割中，使用KNN算法找到每个高斯基元的K个最近邻，并根据这些邻居的形状信息来决定是否分割该高斯基元。具体的分割策略和阈值需要根据实验进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EasySplat在多个数据集上取得了优于当前SOTA方法的性能。例如，在NeRF-Synthetic数据集上，EasySplat在PSNR、SSIM和LPIPS等指标上均取得了显著提升。与现有方法相比，EasySplat在保持高渲染质量的同时，显著提高了建模效率。

🎯 应用场景

EasySplat在三维重建、新视角合成、虚拟现实/增强现实等领域具有广泛的应用前景。高质量的三维场景建模可以用于创建逼真的虚拟环境，提升用户在VR/AR应用中的沉浸感。此外，该方法还可以应用于自动驾驶、机器人导航等领域，为感知系统提供更准确的环境信息。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) techniques have achieved satisfactory 3D scene representation. Despite their impressive performance, they confront challenges due to the limitation of structure-from-motion (SfM) methods on acquiring accurate scene initialization, or the inefficiency of densification strategy. In this paper, we introduce a novel framework EasySplat to achieve high-quality 3DGS modeling. Instead of using SfM for scene initialization, we employ a novel method to release the power of large-scale pointmap approaches. Specifically, we propose an efficient grouping strategy based on view similarity, and use robust pointmap priors to obtain high-quality point clouds and camera poses for 3D scene initialization. After obtaining a reliable scene structure, we propose a novel densification approach that adaptively splits Gaussian primitives based on the average shape of neighboring Gaussian ellipsoids, utilizing KNN scheme. In this way, the proposed method tackles the limitation on initialization and optimization, leading to an efficient and accurate 3DGS modeling. Extensive experiments demonstrate that EasySplat outperforms the current state-of-the-art (SOTA) in handling novel view synthesis.