RDG-GS: Relative Depth Guidance with Gaussian Splatting for Real-time Sparse-View 3D Rendering

📄 arXiv: 2501.11102v1 📥 PDF

作者: Chenlu Zhan, Yufei Zhang, Yu Lin, Gaoang Wang, Hongwei Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-19

备注: 24 pages, 12 figures

💡 一句话要点

RDG-GS：基于高斯溅射和相对深度引导的实时稀疏视角3D渲染

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

关键词: 3D重建 高斯溅射 相对深度 稀疏视角 实时渲染 视角一致性 深度估计

📋 核心要点

  1. 现有方法在稀疏视角下进行3D重建时，存在严重的几何重建误差，难以保证渲染质量。
  2. RDG-GS通过相对深度引导优化高斯场，使其生成视角一致的空间几何表示，从而提升几何重建精度。
  3. 实验结果表明，RDG-GS在多个数据集上实现了最先进的渲染质量和效率，具有实际应用价值。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为RDG-GS的稀疏视角3D渲染框架，该框架基于3D高斯溅射并采用相对深度引导。针对现有方法在稀疏视角下几何重建误差大的问题，RDG-GS利用相对深度引导来优化高斯场，使其能够生成视角一致的空间几何表示，从而重建精确的几何结构并捕捉复杂的纹理。首先，设计精细化的深度先验来校正粗略的估计深度，并将全局和细粒度的场景信息插入到高斯分布中。其次，为了解决绝对深度带来的空间几何不准确问题，通过优化空间相关深度和图像块之间的相似性，提出相对深度引导。此外，通过自适应采样快速稠密化来直接处理难以收敛的稀疏区域。在Mip-NeRF360、LLFF、DTU和Blender等数据集上的大量实验表明，RDG-GS展示了最先进的渲染质量和效率，为实际应用带来了显著的进步。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于辐射场和3D高斯溅射的方法在稠密视角输入下能实现高质量和高效率的渲染，但在稀疏视角输入下，几何重建误差显著。虽然一些方法利用单目深度估计来增强几何学习，但依赖于单视角估计深度会导致不同视角间的不一致性，从而影响高斯溅射的场景重建质量。

核心思路：RDG-GS的核心思路是利用相对深度信息，而非绝对深度信息，来引导高斯场的优化。通过优化空间相关的深度和图像块之间的相似性，确保不同视角下几何信息的一致性，从而提高重建的准确性。同时，针对稀疏区域，采用自适应采样策略加速收敛。

技术框架：RDG-GS框架主要包含以下几个阶段：1) 精细化深度先验：校正粗略的估计深度，并插入全局和细粒度的场景信息到高斯分布中。2) 相对深度引导：通过优化空间相关深度和图像块之间的相似性，解决绝对深度带来的空间几何不准确问题。3) 自适应采样：针对难以收敛的稀疏区域，进行快速稠密化。

关键创新：RDG-GS的关键创新在于使用相对深度引导来优化高斯场。与依赖绝对深度的方法不同，相对深度引导关注空间相关区域的深度关系，从而更好地保证视角一致性，提高几何重建的准确性。此外，自适应采样策略也提高了稀疏区域的重建质量。

关键设计：RDG-GS的关键设计包括：1) 精细化深度先验的构建方法，如何有效融合全局和细粒度的场景信息。2) 相对深度引导的损失函数设计，如何量化空间相关深度和图像块之间的相似性。3) 自适应采样的策略，如何判断哪些区域需要进行稠密化，以及如何进行采样。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RDG-GS在Mip-NeRF360、LLFF、DTU和Blender等数据集上进行了广泛的实验，结果表明RDG-GS在渲染质量和效率方面均优于现有方法。具体性能数据和提升幅度在论文中有详细展示，证明了RDG-GS在稀疏视角3D渲染方面的优越性。

🎯 应用场景

RDG-GS在三维重建、虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。该方法能够利用稀疏的图像输入，快速生成高质量的三维模型，降低了数据采集的成本和难度。此外，RDG-GS的实时渲染能力使其能够应用于需要实时交互的场景，例如虚拟现实游戏和机器人远程控制。

📄 摘要（原文）

Efficiently synthesizing novel views from sparse inputs while maintaining accuracy remains a critical challenge in 3D reconstruction. While advanced techniques like radiance fields and 3D Gaussian Splatting achieve rendering quality and impressive efficiency with dense view inputs, they suffer from significant geometric reconstruction errors when applied to sparse input views. Moreover, although recent methods leverage monocular depth estimation to enhance geometric learning, their dependence on single-view estimated depth often leads to view inconsistency issues across different viewpoints. Consequently, this reliance on absolute depth can introduce inaccuracies in geometric information, ultimately compromising the quality of scene reconstruction with Gaussian splats. In this paper, we present RDG-GS, a novel sparse-view 3D rendering framework with Relative Depth Guidance based on 3D Gaussian Splatting. The core innovation lies in utilizing relative depth guidance to refine the Gaussian field, steering it towards view-consistent spatial geometric representations, thereby enabling the reconstruction of accurate geometric structures and capturing intricate textures. First, we devise refined depth priors to rectify the coarse estimated depth and insert global and fine-grained scene information to regular Gaussians. Building on this, to address spatial geometric inaccuracies from absolute depth, we propose relative depth guidance by optimizing the similarity between spatially correlated patches of depth and images. Additionally, we also directly deal with the sparse areas challenging to converge by the adaptive sampling for quick densification. Across extensive experiments on Mip-NeRF360, LLFF, DTU, and Blender, RDG-GS demonstrates state-of-the-art rendering quality and efficiency, making a significant advancement for real-world application.