BlockGaussian: Efficient Large-Scale Scene Novel View Synthesis via Adaptive Block-Based Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2504.09048v2 📥 PDF

作者: Yongchang Wu, Zipeng Qi, Zhenwei Shi, Zhengxia Zou

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-12 (更新: 2025-04-15)

备注: https://github.com/SunshineWYC/BlockGaussian

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

BlockGaussian：通过自适应块高斯喷溅实现高效的大规模场景新视角合成

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

关键词: 新视角合成 3D高斯溅射 大规模场景重建 内容感知分割 可见性感知优化

📋 核心要点

  1. 现有3D高斯溅射方法在大型场景重建中面临场景分割、优化和合并的挑战。
  2. BlockGaussian通过内容感知的场景分割和可见性感知的块优化，提升重建效率和质量。
  3. 实验表明，BlockGaussian在优化速度和渲染质量上均优于现有技术，并降低了计算资源需求。

📝 摘要（中文）

本文提出BlockGaussian，一个新颖的框架，它结合了内容感知的场景分割策略和可见性感知的块优化，以实现高效和高质量的大规模场景重建。具体来说，我们的方法考虑了不同区域的内容复杂度变化，并在场景分割期间平衡了计算负载，从而实现了高效的场景重建。为了解决独立块优化期间的监督不匹配问题，我们引入了辅助点，以在单独的块优化期间对齐ground-truth监督，从而提高了重建质量。此外，我们提出了一种伪视图几何约束，可以有效缓解块合并期间由空中漂浮物引起的渲染退化。在大型场景上的大量实验表明，我们的方法在重建效率和渲染质量方面均达到了state-of-the-art的性能，优化速度提高了5倍，并且在多个基准测试中平均PSNR提高了1.21 dB。值得注意的是，BlockGaussian显着降低了计算要求，从而可以在单个24GB VRAM设备上进行大规模场景重建。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于3D高斯溅射的大规模场景重建方法，在场景分割时难以平衡不同区域的计算负载，导致效率低下。此外，独立块优化过程中存在监督信息不匹配的问题，影响重建质量。块合并时，容易出现空中漂浮物，造成渲染伪影。

核心思路：BlockGaussian的核心在于通过内容感知的场景分割策略，平衡计算负载，提高重建效率。同时，引入辅助点对齐ground-truth监督，解决监督不匹配问题，提升重建质量。此外，利用伪视图几何约束，抑制块合并时产生的空中漂浮物。

技术框架：BlockGaussian框架主要包含三个阶段：1) 内容感知的场景分割：根据场景复杂度自适应地将场景划分为多个块，以平衡计算负载。2) 可见性感知的块优化：在独立优化每个块时，引入辅助点对齐监督信息，并利用可见性信息优化高斯参数。3) 基于伪视图几何约束的块合并：在合并相邻块时，引入伪视图几何约束，抑制空中漂浮物，平滑过渡区域。

关键创新：BlockGaussian的关键创新在于：1) 内容感知的场景分割策略，能够根据场景复杂度自适应地划分区域，平衡计算负载。2) 引入辅助点对齐监督信息，解决了独立块优化中的监督不匹配问题。3) 提出了伪视图几何约束，有效抑制了块合并时产生的空中漂浮物。

关键设计：内容感知的场景分割策略通过分析场景的几何复杂度和纹理复杂度来确定分割边界。辅助点的位置和数量根据场景的几何结构和视角变化进行自适应调整。伪视图几何约束通过生成额外的虚拟视角，并约束相邻块在高斯参数上的差异，从而抑制空中漂浮物。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

BlockGaussian在多个大规模场景数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在优化速度上比现有方法提高了5倍，并且在渲染质量上平均PSNR提高了1.21 dB。此外，BlockGaussian能够在单个24GB VRAM设备上完成大规模场景重建，显著降低了计算资源需求。

🎯 应用场景

BlockGaussian在虚拟现实、增强现实、自动驾驶、城市建模等领域具有广泛的应用前景。它可以用于快速构建大规模、高质量的3D场景，为用户提供沉浸式的体验。此外，该方法降低了对计算资源的需求，使得在资源受限的设备上进行大规模场景重建成为可能，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

The recent advancements in 3D Gaussian Splatting (3DGS) have demonstrated remarkable potential in novel view synthesis tasks. The divide-and-conquer paradigm has enabled large-scale scene reconstruction, but significant challenges remain in scene partitioning, optimization, and merging processes. This paper introduces BlockGaussian, a novel framework incorporating a content-aware scene partition strategy and visibility-aware block optimization to achieve efficient and high-quality large-scale scene reconstruction. Specifically, our approach considers the content-complexity variation across different regions and balances computational load during scene partitioning, enabling efficient scene reconstruction. To tackle the supervision mismatch issue during independent block optimization, we introduce auxiliary points during individual block optimization to align the ground-truth supervision, which enhances the reconstruction quality. Furthermore, we propose a pseudo-view geometry constraint that effectively mitigates rendering degradation caused by airspace floaters during block merging. Extensive experiments on large-scale scenes demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance in both reconstruction efficiency and rendering quality, with a 5x speedup in optimization and an average PSNR improvement of 1.21 dB on multiple benchmarks. Notably, BlockGaussian significantly reduces computational requirements, enabling large-scale scene reconstruction on a single 24GB VRAM device. The project page is available at https://github.com/SunshineWYC/BlockGaussian