FreeSplat++: Generalizable 3D Gaussian Splatting for Efficient Indoor Scene Reconstruction

📄 arXiv: 2503.22986v1 📥 PDF

作者: Yunsong Wang, Tianxin Huang, Hanlin Chen, Gim Hee Lee

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-29

💡 一句话要点

FreeSplat++：面向高效室内场景重建的通用3D高斯溅射

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

关键词: 3D高斯溅射 室内场景重建 全场景重建 跨视角聚合 深度融合

📋 核心要点

  1. 现有通用3DGS方法主要关注小区域的稀疏视图重建，难以高质量、高效率地完成大规模室内全场景重建。
  2. FreeSplat++通过低成本跨视角聚合、像素级三元组融合和加权浮动点移除等策略，实现高效的全场景3DGS重建。
  3. 实验表明，FreeSplat++在全场景重建中优于现有通用3DGS方法，且深度正则化微调能提升精度并减少训练时间。

📝 摘要（中文）

本文提出FreeSplat++，旨在将通用3D高斯溅射(3DGS)扩展为大规模室内全场景重建的替代方法，从而显著提高重建速度和几何精度。为了促进全场景重建，首先提出了低成本的跨视角聚合框架，以高效处理极长的输入序列。随后，引入精心设计的像素级三元组融合方法，以增量方式聚合来自多个视角的重叠3D高斯基元，自适应地减少它们的冗余。此外，提出了一种加权浮动点移除策略，可以有效减少浮动点，这是一种显式的深度融合方法，对于全场景重建至关重要。在3DGS基元的前馈重建之后，研究了深度正则化的逐场景微调过程。利用在前馈预测阶段获得的密集、多视角一致的深度图作为额外的约束，优化整个场景的3DGS基元，以提高渲染质量，同时保持几何精度。大量实验证实，FreeSplat++显著优于现有的通用3DGS方法，尤其是在全场景重建中。与传统的逐场景优化3DGS方法相比，我们的深度正则化逐场景微调方法在重建精度方面表现出显著的改进，并显著减少了训练时间。

🔬 方法详解

问题定义：现有通用3D高斯溅射方法在处理大规模室内场景的全场景重建时，面临效率和质量的挑战。它们通常专注于小区域的稀疏视图重建，无法直接扩展到整个室内环境，导致重建速度慢、几何精度低，并且容易产生大量浮动点。

核心思路：FreeSplat++的核心思路是通过高效的跨视角聚合、冗余消除和深度融合策略，实现快速且高质量的全场景3D高斯溅射重建。该方法旨在克服现有方法在处理大规模场景时的局限性，并提供一种更具通用性和实用性的解决方案。

技术框架：FreeSplat++的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 低成本跨视角聚合：高效处理长序列输入。2) 像素级三元组融合：增量聚合多视角重叠的3D高斯基元，减少冗余。3) 加权浮动点移除：显式深度融合，减少浮动点。4) 深度正则化逐场景微调：利用密集深度图约束，优化渲染质量和几何精度。

关键创新：FreeSplat++的关键创新在于其针对全场景重建设计的三个核心模块：1) 低成本跨视角聚合框架，解决了长序列输入的处理瓶颈。2) 像素级三元组融合方法，有效减少了3D高斯基元的冗余。3) 加权浮动点移除策略，显著降低了浮动点的数量，提升了几何精度。与现有方法相比，FreeSplat++更注重全场景的整体优化和效率提升。

关键设计：像素级三元组融合方法中，三元组的选择和融合权重的设计是关键。加权浮动点移除策略中，权重的计算方式以及移除阈值的设定会影响最终的重建效果。深度正则化微调阶段，深度图的获取方式和正则化项的权重需要仔细调整，以平衡渲染质量和几何精度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FreeSplat++在全场景重建任务中显著优于现有通用3DGS方法。与传统逐场景优化方法相比，FreeSplat++在重建精度上取得了显著提升，并大幅缩短了训练时间。具体性能数据（例如L1误差、PSNR等）和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

FreeSplat++在室内场景重建领域具有广泛的应用前景，例如虚拟现实、增强现实、机器人导航、室内地图构建等。该方法能够快速、准确地重建室内环境的三维模型，为相关应用提供高质量的数据基础，并有望加速这些领域的发展。

📄 摘要（原文）

Recently, the integration of the efficient feed-forward scheme into 3D Gaussian Splatting (3DGS) has been actively explored. However, most existing methods focus on sparse view reconstruction of small regions and cannot produce eligible whole-scene reconstruction results in terms of either quality or efficiency. In this paper, we propose FreeSplat++, which focuses on extending the generalizable 3DGS to become an alternative approach to large-scale indoor whole-scene reconstruction, which has the potential of significantly accelerating the reconstruction speed and improving the geometric accuracy. To facilitate whole-scene reconstruction, we initially propose the Low-cost Cross-View Aggregation framework to efficiently process extremely long input sequences. Subsequently, we introduce a carefully designed pixel-wise triplet fusion method to incrementally aggregate the overlapping 3D Gaussian primitives from multiple views, adaptively reducing their redundancy. Furthermore, we propose a weighted floater removal strategy that can effectively reduce floaters, which serves as an explicit depth fusion approach that is crucial in whole-scene reconstruction. After the feed-forward reconstruction of 3DGS primitives, we investigate a depth-regularized per-scene fine-tuning process. Leveraging the dense, multi-view consistent depth maps obtained during the feed-forward prediction phase for an extra constraint, we refine the entire scene's 3DGS primitive to enhance rendering quality while preserving geometric accuracy. Extensive experiments confirm that our FreeSplat++ significantly outperforms existing generalizable 3DGS methods, especially in whole-scene reconstructions. Compared to conventional per-scene optimized 3DGS approaches, our method with depth-regularized per-scene fine-tuning demonstrates substantial improvements in reconstruction accuracy and a notable reduction in training time.