MGStream: Motion-aware 3D Gaussian for Streamable Dynamic Scene Reconstruction

📄 arXiv: 2505.13839v1 📥 PDF

作者: Zhenyu Bao, Qing Li, Guibiao Liao, Zhongyuan Zhao, Kanglin Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-20

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MGStream：利用运动感知3D高斯实现可流式动态场景重建，解决闪烁伪影和存储低效问题。

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

关键词: 动态场景重建 3D高斯溅射 新视角合成 运动感知 流式重建 新兴对象 刚性形变 注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有基于3DGS的流式动态场景重建方法存在闪烁伪影、存储效率低，且难以建模新兴对象等问题。
  2. MGStream的核心思想是区分静态和动态场景，对动态部分使用运动相关的3D高斯进行建模和优化。
  3. 实验结果表明，MGStream在渲染质量、训练/存储效率和时间一致性方面优于现有方法，有效解决了上述问题。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MGStream的方法，用于可流式动态新视角合成（DNVS）。该方法基于3D高斯溅射（3DGS），旨在解决现有方法中存在的闪烁伪影、存储效率低以及难以建模新兴对象的问题。MGStream采用运动相关的3D高斯（3DGs）来重建动态部分，而静态部分则使用普通的3DGs。运动相关的3DGs通过运动掩码和基于聚类的凸包算法实现。刚性形变应用于运动相关的3DGs以建模动态部分，而基于注意力的优化则用于重建新兴对象。由于形变和优化仅在运动相关的3DGs上进行，MGStream避免了闪烁伪影并提高了存储效率。在真实世界数据集N3DV和MeetRoom上的大量实验表明，MGStream在渲染质量、训练/存储效率和时间一致性方面均优于现有的基于流式3DGS的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决可流式动态场景重建中，基于3D高斯溅射方法存在的闪烁伪影、存储效率低以及难以建模新兴对象的问题。现有方法无法有效区分静态和动态场景，导致在优化过程中容易引入噪声，产生闪烁伪影，同时对所有3D高斯进行处理也造成了存储冗余。

核心思路：MGStream的核心思路是将场景分解为静态和动态两部分，分别使用不同的3D高斯表示方法。对于动态部分，引入运动相关的3D高斯，并对其进行刚性形变和基于注意力的优化，从而更有效地建模动态场景和新兴对象。这种区分处理的方式可以减少不必要的优化，避免闪烁伪影，并提高存储效率。

技术框架：MGStream的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用运动掩码检测动态区域；2) 对动态区域进行基于聚类的凸包算法，生成运动相关的3D高斯；3) 对运动相关的3D高斯应用刚性形变，以建模动态场景；4) 使用基于注意力的优化方法，重建新兴对象；5) 将动态和静态部分的3D高斯进行融合，完成场景重建。

关键创新：MGStream的关键创新在于引入了运动相关的3D高斯，并将其与普通的3D高斯结合，用于动态场景的重建。通过运动掩码和聚类算法，可以有效地识别和提取动态区域，并对其进行针对性的建模和优化。此外，基于注意力的优化方法可以更好地处理新兴对象，进一步提升了重建质量。

关键设计：运动掩码的生成方式未知。聚类算法的具体选择未知，但需要保证能够有效地将动态区域分割成多个部分。刚性形变的具体实现方式未知，但需要保证能够准确地反映物体的运动轨迹。基于注意力的优化方法的具体实现方式未知，但需要保证能够有效地关注新兴对象，并对其进行重建。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MGStream在N3DV和MeetRoom数据集上进行了广泛的实验，结果表明，该方法在渲染质量、训练/存储效率和时间一致性方面均优于现有的基于流式3DGS的方法。具体性能提升数据未知，但论文强调了MGStream在避免闪烁伪影和提高存储效率方面的优势。

🎯 应用场景

MGStream在动态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、自动驾驶、机器人导航等。它可以用于创建更加逼真和流畅的虚拟环境，提高自动驾驶系统的感知能力，以及帮助机器人在动态环境中进行导航和交互。该研究的成果有助于推动相关技术的发展，并为人们带来更好的用户体验。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) has gained significant attention in streamable dynamic novel view synthesis (DNVS) for its photorealistic rendering capability and computational efficiency. Despite much progress in improving rendering quality and optimization strategies, 3DGS-based streamable dynamic scene reconstruction still suffers from flickering artifacts and storage inefficiency, and struggles to model the emerging objects. To tackle this, we introduce MGStream which employs the motion-related 3D Gaussians (3DGs) to reconstruct the dynamic and the vanilla 3DGs for the static. The motion-related 3DGs are implemented according to the motion mask and the clustering-based convex hull algorithm. The rigid deformation is applied to the motion-related 3DGs for modeling the dynamic, and the attention-based optimization on the motion-related 3DGs enables the reconstruction of the emerging objects. As the deformation and optimization are only conducted on the motion-related 3DGs, MGStream avoids flickering artifacts and improves the storage efficiency. Extensive experiments on real-world datasets N3DV and MeetRoom demonstrate that MGStream surpasses existing streaming 3DGS-based approaches in terms of rendering quality, training/storage efficiency and temporal consistency. Our code is available at: https://github.com/pcl3dv/MGStream.