DiET-GS: Diffusion Prior and Event Stream-Assisted Motion Deblurring 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2503.24210v1 📥 PDF

作者: Seungjun Lee, Gim Hee Lee

分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2025-03-31

备注: CVPR 2025. Project Page: https://diet-gs.github.io

💡 一句话要点

DiET-GS：扩散先验与事件流辅助的运动去模糊3D高斯溅射

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

关键词: 运动去模糊 3D高斯溅射 事件相机 扩散模型 新视角合成 图像重建 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法在运动模糊场景下进行高质量新视角合成时，难以同时保证颜色准确性和细节精细度。
  2. DiET-GS利用事件流和扩散先验，通过事件双重积分约束和扩散先验增强，实现更准确的颜色和更清晰的细节。
  3. 实验结果表明，DiET-GS在合成和真实数据上均优于现有方法，显著提升了新视角的质量。

📝 摘要（中文）

本文提出DiET-GS，一种扩散先验和事件流辅助的运动去模糊3D高斯溅射方法，旨在解决从模糊多视角图像中重建清晰3D表示这一长期存在的计算机视觉难题。现有方法虽利用事件相机的高动态范围和微秒级时间分辨率来增强运动模糊场景下的高质量新视角合成，但常在恢复精确颜色或保留精细细节方面表现欠佳。DiET-GS采用两阶段训练策略，有效利用无模糊事件流和扩散先验。具体而言，引入事件双重积分约束3DGS，实现精确颜色和清晰细节的恢复。此外，提出一种简单技术，利用扩散先验进一步增强边缘细节。在合成和真实世界数据上的定性和定量结果表明，DiET-GS能够产生比现有基线方法显著更高质量的新视角。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从运动模糊的多视角图像中重建清晰的3D表示的问题。现有的方法，即使利用了事件相机提供的高动态范围和高时间分辨率信息，仍然难以在恢复准确的颜色信息和保留精细的几何细节之间取得平衡。这导致合成的新视角质量不佳，影响了后续的应用。

核心思路：论文的核心思路是结合事件流提供的无模糊信息和扩散模型提供的先验知识，共同约束3D高斯溅射（3DGS）的优化过程。通过事件流来指导颜色和几何形状的重建，并利用扩散先验来增强细节，从而实现高质量的运动去模糊和新视角合成。

技术框架：DiET-GS采用两阶段训练策略。第一阶段，利用事件流的双重积分来约束3DGS的优化，从而获得较为准确的颜色和几何结构。第二阶段，利用扩散先验进一步增强边缘细节。整体框架包括事件流预处理、3DGS初始化、事件双重积分约束的优化、以及扩散先验增强等模块。

关键创新：该论文的关键创新在于将事件双重积分和扩散先验有效地结合起来，用于约束3DGS的优化。事件双重积分能够提供关于场景运动的精确信息，从而帮助恢复模糊图像中的清晰结构。扩散先验则能够提供关于场景结构的先验知识，从而帮助增强细节。这种结合方式能够充分利用两种信息的优势，从而实现高质量的运动去模糊和新视角合成。与现有方法相比，DiET-GS能够更好地平衡颜色准确性和细节精细度。

关键设计：事件双重积分的计算方式是关键设计之一，它需要精确地估计事件流所代表的运动信息。扩散先验的引入方式也需要仔细设计，以避免过度平滑或引入伪影。此外，损失函数的选择和参数的设置也会影响最终的性能。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DiET-GS在合成和真实数据集上都取得了显著的性能提升。与现有基线方法相比，DiET-GS能够生成更高质量的新视角，在颜色准确性和细节精细度方面都表现更好。具体的性能数据（如PSNR、SSIM等）和提升幅度需要在论文中查找（未知），但摘要中明确指出DiET-GS能够产生“significantly better quality of novel views”。

🎯 应用场景

DiET-GS在机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域具有广泛的应用前景。在这些场景中，运动模糊是一个常见的问题，会影响视觉系统的性能。DiET-GS能够有效地去除运动模糊，从而提高视觉系统的鲁棒性和准确性，为相关应用提供更好的支持。此外，该方法还可以用于视频修复、电影特效等领域。

📄 摘要（原文）

Reconstructing sharp 3D representations from blurry multi-view images are long-standing problem in computer vision. Recent works attempt to enhance high-quality novel view synthesis from the motion blur by leveraging event-based cameras, benefiting from high dynamic range and microsecond temporal resolution. However, they often reach sub-optimal visual quality in either restoring inaccurate color or losing fine-grained details. In this paper, we present DiET-GS, a diffusion prior and event stream-assisted motion deblurring 3DGS. Our framework effectively leverages both blur-free event streams and diffusion prior in a two-stage training strategy. Specifically, we introduce the novel framework to constraint 3DGS with event double integral, achieving both accurate color and well-defined details. Additionally, we propose a simple technique to leverage diffusion prior to further enhance the edge details. Qualitative and quantitative results on both synthetic and real-world data demonstrate that our DiET-GS is capable of producing significantly better quality of novel views compared to the existing baselines. Our project page is https://diet-gs.github.io