MonoSplat: Generalizable 3D Gaussian Splatting from Monocular Depth Foundation Models
作者: Yifan Liu, Keyu Fan, Weihao Yu, Chenxin Li, Hao Lu, Yixuan Yuan
分类: cs.CV
发布日期: 2025-05-21
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
MonoSplat：利用单目深度基础模型实现可泛化的3D高斯溅射
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D高斯溅射 单目深度估计 视觉先验 可泛化重建 特征适配 神经渲染
📋 核心要点
- 现有可泛化3D高斯溅射方法在处理新场景时，由于泛化能力有限，难以应对不熟悉的视觉内容。
- MonoSplat利用预训练单目深度模型的视觉先验，通过单目-多视角特征适配器和集成高斯预测模块实现鲁棒重建。
- 实验表明，MonoSplat在重建质量和泛化能力上优于现有方法，同时保持计算效率和较少的训练参数。
📝 摘要（中文）
本文提出MonoSplat，一个新颖的框架，利用预训练单目深度基础模型中的丰富视觉先验，实现鲁棒的高斯重建，从而解决现有可泛化3D高斯溅射方法在新场景推理时处理不熟悉视觉内容的难题。该方法包含两个关键组件：一个单目-多视角特征适配器，将单目特征转换为多视角表示；以及一个集成高斯预测模块，有效融合两种特征类型以进行精确的高斯生成。通过适配器的轻量级注意力机制，特征在视角间无缝对齐和聚合，同时保留有价值的单目先验，使预测模块能够生成具有精确几何和外观的高斯基元。在各种真实世界数据集上的大量实验表明，MonoSplat在重建质量和泛化能力方面优于现有方法，同时以最少的训练参数保持了计算效率。
🔬 方法详解
问题定义：现有可泛化3D高斯溅射方法在面对新场景时，由于缺乏足够的泛化能力，难以处理未知的视觉内容。这些方法通常依赖于有限的数据集进行训练，导致模型在新场景下的表现不佳，重建质量下降。因此，如何提高3D高斯溅射模型的泛化能力，使其能够适应各种不同的场景，是一个亟待解决的问题。
核心思路：MonoSplat的核心思路是利用预训练的单目深度基础模型所蕴含的丰富视觉先验知识，来指导3D高斯基元的重建过程。单目深度模型已经在大规模数据集上进行了训练，因此具有较强的泛化能力。通过将单目深度模型的特征融入到多视角重建过程中，可以有效地提高模型的鲁棒性和泛化能力。此外，MonoSplat还设计了一个单目-多视角特征适配器，用于将单目特征转换为多视角表示，从而实现两种特征的有效融合。
技术框架：MonoSplat的整体框架主要包含两个核心模块：单目-多视角特征适配器（Mono-Multi Feature Adapter）和集成高斯预测模块（Integrated Gaussian Prediction module）。首先，单目图像通过预训练的单目深度模型提取特征。然后，单目-多视角特征适配器将单目特征转换为多视角表示，该适配器利用轻量级的注意力机制，在视角间对齐和聚合特征，同时保留单目先验。最后，集成高斯预测模块融合单目和多视角特征，生成具有精确几何和外观的高斯基元。
关键创新：MonoSplat的关键创新在于利用了预训练单目深度模型的视觉先验来指导3D高斯基元的重建。与现有方法相比，MonoSplat不需要针对每个场景进行优化，而是可以直接利用预训练模型的知识进行重建，从而大大提高了模型的泛化能力。此外，单目-多视角特征适配器的设计也是一个创新点，它能够有效地将单目特征转换为多视角表示，从而实现两种特征的有效融合。
关键设计：单目-多视角特征适配器采用了轻量级的注意力机制，用于在视角间对齐和聚合特征。具体来说，该适配器首先将单目特征投影到多个虚拟视角，然后利用注意力机制计算每个视角特征的权重，最后将加权后的特征进行聚合。集成高斯预测模块则采用了多层感知机（MLP）来预测高斯基元的参数，包括位置、尺度、旋转和颜色等。损失函数方面，可能采用了L1损失、L2损失或者感知损失等，以保证重建的几何和外观质量（具体损失函数细节未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
MonoSplat在多个真实世界数据集上进行了实验，结果表明其在重建质量和泛化能力方面优于现有方法。具体性能数据未知，但摘要强调了其优越性，并指出该方法以最少的训练参数保持了计算效率。实验结果有力地证明了MonoSplat的有效性和优越性。
🎯 应用场景
MonoSplat具有广泛的应用前景，例如在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实和增强现实等领域。它可以用于从单目图像中重建高质量的3D场景，从而为这些应用提供更准确的环境感知能力。此外，MonoSplat的泛化能力使其能够适应各种不同的场景，从而降低了对训练数据的依赖，提高了模型的实用性。未来，MonoSplat可以进一步扩展到处理更复杂的场景，例如包含动态物体的场景。
📄 摘要（原文）
Recent advances in generalizable 3D Gaussian Splatting have demonstrated promising results in real-time high-fidelity rendering without per-scene optimization, yet existing approaches still struggle to handle unfamiliar visual content during inference on novel scenes due to limited generalizability. To address this challenge, we introduce MonoSplat, a novel framework that leverages rich visual priors from pre-trained monocular depth foundation models for robust Gaussian reconstruction. Our approach consists of two key components: a Mono-Multi Feature Adapter that transforms monocular features into multi-view representations, coupled with an Integrated Gaussian Prediction module that effectively fuses both feature types for precise Gaussian generation. Through the Adapter's lightweight attention mechanism, features are seamlessly aligned and aggregated across views while preserving valuable monocular priors, enabling the Prediction module to generate Gaussian primitives with accurate geometry and appearance. Through extensive experiments on diverse real-world datasets, we convincingly demonstrate that MonoSplat achieves superior reconstruction quality and generalization capability compared to existing methods while maintaining computational efficiency with minimal trainable parameters. Codes are available at https://github.com/CUHK-AIM-Group/MonoSplat.