CE-NPBG: Connectivity Enhanced Neural Point-Based Graphics for Novel View Synthesis in Autonomous Driving Scenes

📄 arXiv: 2504.19557v1 📥 PDF

作者: Mohammad Altillawi, Fengyi Shen, Liudi Yang, Sai Manoj Prakhya, Ziyuan Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-28

备注: Accepted in 2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)

💡 一句话要点

CE-NPBG：面向自动驾驶场景，提出连接增强的神经点云图新视角合成方法

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

关键词: 新视角合成 神经点云 自动驾驶 点云渲染 对抗训练

📋 核心要点

  1. 现有基于点云的新视角合成方法在大规模场景中存在可扩展性和渲染质量的瓶颈，主要原因是几何信息和外观信息的不一致。
  2. CE-NPBG通过建立几何与外观的连接关系图，选择性地从大型点云地图中提取相关点进行渲染，从而提高渲染质量和效率。
  3. 该方法采用联合对抗和点栅格化训练策略，增强神经描述符的编码能力，并将其集成到3D高斯溅射中，进一步提升渲染效果。

📝 摘要（中文）

本文提出CE-NPBG，一种用于大规模自动驾驶场景中新视角合成(NVS)的神经点云方法。现有基于点云的方法在处理大型3D点云地图时，由于直接用于NVS会导致可视化效果降低，面临可扩展性和渲染质量的限制。我们认为低质量渲染的主要原因是几何和外观之间的可见性不匹配。为了解决这个问题，我们的方法利用相机位姿图像和同步的原始3D点云数据。首先，我们采用外观和几何之间的连接关系图，从当前相机视角观察到的3D点云地图中检索点，并用于渲染。通过利用这种连接性，我们的方法显著提高了渲染质量，并通过仅使用3D点云地图的一小部分点来增强运行时性能和可扩展性。我们的方法将神经描述符与点相关联，并使用它们来合成视图。为了增强这些描述符的编码并提高渲染质量，我们提出了一种联合对抗和点栅格化训练方法。在训练期间，我们将图像合成器网络与多分辨率判别器配对。在推理时，我们解耦它们并使用图像合成器来生成新视角。我们还将我们的方法集成到最近的3D高斯溅射工作中，以突出其在改进渲染和可扩展性方面的优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于点云的新视角合成方法，直接使用大型3D点云地图进行渲染时，由于点云规模庞大，且几何信息和外观信息存在不一致，导致渲染质量下降，同时计算复杂度高，难以扩展到大规模场景。因此，如何在保证渲染质量的前提下，提高新视角合成的效率和可扩展性，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是建立几何信息（3D点云）和外观信息（图像）之间的连接关系，只选择与当前视角相关的点云进行渲染。通过这种方式，可以减少参与渲染的点云数量，提高渲染效率，同时避免因几何和外观不一致而导致的渲染伪影。此外，使用神经描述符对点云进行编码，并采用对抗训练的方式提升描述符的表达能力，从而提高渲染质量。

技术框架：CE-NPBG的整体框架包含以下几个主要模块：1) 连接关系图构建：根据相机位姿，建立图像和3D点云之间的连接关系图，用于选择与当前视角相关的点云。2) 点云选择与神经描述符编码：根据连接关系图，从大型点云地图中选择相关的点云，并使用神经描述符对这些点云进行编码。3) 图像合成器：使用编码后的点云描述符合成新视角图像。4) 多分辨率判别器：用于对抗训练，提升图像合成器的渲染质量。在推理阶段，只使用图像合成器生成新视角图像。

关键创新：本文的关键创新在于：1) 提出了基于连接关系图的点云选择策略，有效减少了参与渲染的点云数量，提高了渲染效率和可扩展性。2) 采用了联合对抗和点栅格化训练方法，增强了神经描述符的编码能力，提升了渲染质量。3) 将该方法集成到3D高斯溅射中，进一步提升了渲染效果。

关键设计：连接关系图的构建方式未知，具体实现细节未知。对抗训练中，图像合成器和多分辨率判别器的具体网络结构未知。损失函数的设计细节未知。点栅格化训练的具体实现方式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了CE-NPBG的有效性，结果表明，该方法在渲染质量和可扩展性方面均优于现有方法。具体性能数据和对比基线未知，提升幅度未知。论文还将该方法集成到3D高斯溅射中，进一步提升了渲染效果，但具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域。在自动驾驶中，可以利用该方法生成高质量的新视角图像，用于环境感知和路径规划。在机器人导航中，可以用于构建高精度的3D地图，并进行实时定位和导航。在虚拟现实中，可以用于生成逼真的虚拟场景，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Current point-based approaches encounter limitations in scalability and rendering quality when using large 3D point cloud maps because using them directly for novel view synthesis (NVS) leads to degraded visualizations. We identify the primary issue behind these low-quality renderings as a visibility mismatch between geometry and appearance, stemming from using these two modalities together. To address this problem, we present CE-NPBG, a new approach for novel view synthesis (NVS) in large-scale autonomous driving scenes. Our method is a neural point-based technique that leverages two modalities: posed images (cameras) and synchronized raw 3D point clouds (LiDAR). We first employ a connectivity relationship graph between appearance and geometry, which retrieves points from a large 3D point cloud map observed from the current camera perspective and uses them for rendering. By leveraging this connectivity, our method significantly improves rendering quality and enhances run-time and scalability by using only a small subset of points from the large 3D point cloud map. Our approach associates neural descriptors with the points and uses them to synthesize views. To enhance the encoding of these descriptors and elevate rendering quality, we propose a joint adversarial and point rasterization training. During training, we pair an image-synthesizer network with a multi-resolution discriminator. At inference, we decouple them and use the image-synthesizer to generate novel views. We also integrate our proposal into the recent 3D Gaussian Splatting work to highlight its benefits for improved rendering and scalability.