CrossView-GS: Cross-view Gaussian Splatting For Large-scale Scene Reconstruction

📄 arXiv: 2501.01695v2 📥 PDF

作者: Chenhao Zhang, Yuanping Cao, Lei Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-03 (更新: 2025-04-28)

💡 一句话要点

提出CrossView-GS，解决大规模场景跨视角重建中3DGS优化难题。

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

关键词: 3D高斯溅射 跨视角重建 场景重建 多分支学习 梯度感知正则化

📋 核心要点

  1. 现有3DGS方法在视角变化大的场景中重建效果不佳，跨视角数据优化面临挑战。
  2. 提出多分支构建和融合的CrossView-GS，独立重建多视角分支，提供可靠的先验信息。
  3. 引入梯度感知正则化和高斯补充策略，缓解视角差异带来的问题，提升新视角合成性能。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)利用密集分布的高斯基元进行高质量的场景表示和重建。现有的3DGS方法在视角变化较小的场景中表现良好，但来自跨视角数据的大视角变化给这些方法带来了优化挑战。为了解决这些问题，我们提出了一种新的跨视角高斯溅射方法，用于基于多分支构建和融合的大规模场景重建。我们的方法从不同的视图集合中独立重建模型作为多个独立分支，以建立高斯分布的基线，为初始化和密集化期间的跨视角重建提供可靠的先验。具体来说，引入了一种梯度感知正则化策略，以减轻由显着视角差异引起的平滑问题。此外，利用一种独特的高斯补充策略将多分支的互补信息纳入跨视角模型。在基准数据集上的大量实验表明，与最先进的方法相比，我们的方法在新的视角合成方面取得了优异的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模场景重建中，由于视角差异过大，导致现有3D高斯溅射(3DGS)方法在新视角合成时性能下降的问题。现有方法难以处理跨视角数据带来的优化挑战，例如初始化困难、过度平滑等。

核心思路：论文的核心思路是采用多分支的策略，从不同的视角集合中独立地重建多个3DGS模型，并将这些模型作为跨视角重建的先验信息。通过这种方式，可以为后续的跨视角优化提供更可靠的初始状态和约束，从而提高重建质量。

技术框架：CrossView-GS方法主要包含以下几个阶段：1) 多分支独立重建：从不同的视角集合中分别训练独立的3DGS模型，形成多个分支。2) 梯度感知正则化：在跨视角优化过程中，引入梯度感知正则化项，以抑制由视角差异引起的过度平滑现象。3) 高斯补充策略：将各个分支中包含的互补信息融入到最终的跨视角模型中，进一步提升重建的完整性和准确性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于多分支的构建和融合策略。通过独立重建多个分支，可以有效地利用不同视角的信息，并为跨视角优化提供更强的约束。此外，梯度感知正则化和高斯补充策略也进一步提升了模型的性能。

关键设计：梯度感知正则化项的设计需要仔细考虑梯度的计算方式和正则化强度的选择，以避免过度约束或约束不足。高斯补充策略需要设计合理的融合机制，例如基于置信度的加权平均，以确保补充的信息能够有效地提升模型性能。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，CrossView-GS方法在多个基准数据集上取得了优于现有方法的性能。具体而言，该方法在新视角合成方面的指标（例如PSNR、SSIM、LPIPS）均有显著提升，尤其是在视角差异较大的场景中，提升幅度更为明显。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找（未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大规模城市建模、自动驾驶、虚拟现实等领域。通过跨视角数据重建，可以更高效、更准确地构建三维场景模型，为相关应用提供高质量的数据基础。例如，在自动驾驶中，可以利用该方法重建城市环境，提高车辆的感知能力。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) leverages densely distributed Gaussian primitives for high-quality scene representation and reconstruction. While existing 3DGS methods perform well in scenes with minor view variation, large view changes from cross-view data pose optimization challenges for these methods. To address these issues, we propose a novel cross-view Gaussian Splatting method for large-scale scene reconstruction based on multi-branch construction and fusion. Our method independently reconstructs models from different sets of views as multiple independent branches to establish the baselines of Gaussian distribution, providing reliable priors for cross-view reconstruction during initialization and densification. Specifically, a gradient-aware regularization strategy is introduced to mitigate smoothing issues caused by significant view disparities. Additionally, a unique Gaussian supplementation strategy is utilized to incorporate complementary information of multi-branch into the cross-view model. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that our method achieves superior performance in novel view synthesis compared to state-of-the-art methods.