NeRF Is a Valuable Assistant for 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2507.23374v1 📥 PDF

作者: Shuangkang Fang, I-Chao Shen, Takeo Igarashi, Yufeng Wang, ZeSheng Wang, Yi Yang, Wenrui Ding, Shuchang Zhou

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-31

备注: Accepted by ICCV

💡 一句话要点

NeRF-GS：融合NeRF与3DGS，提升三维场景重建性能

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

关键词: 神经辐射场 3D高斯溅射 三维重建 场景表示 混合模型

📋 核心要点

  1. 3DGS方法存在对初始化敏感、空间感知能力不足以及高斯间关联性弱等问题，限制了其性能。
  2. NeRF-GS框架通过将3DGS的空间特征与NeRF对齐，利用NeRF的连续空间表示来弥补3DGS的不足。
  3. 实验结果表明，NeRF-GS在多个基准数据集上超越了现有方法，实现了最先进的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为NeRF-GS的新框架，该框架联合优化神经辐射场（NeRF）和3D高斯溅射（3DGS）。NeRF-GS利用NeRF固有的连续空间表示来缓解3DGS的几个局限性，包括对高斯初始化敏感、空间感知能力有限以及高斯间相关性弱等问题，从而提高其性能。在NeRF-GS中，我们重新审视了3DGS的设计，并逐步将其空间特征与NeRF对齐，从而使两种表示能够通过共享3D空间信息在同一场景中进行优化。我们还通过优化隐式特征和高斯位置的残差向量来解决这两种方法之间的形式区别，从而增强3DGS的个性化能力。在基准数据集上的实验结果表明，NeRF-GS超越了现有方法，并实现了最先进的性能。这一结果证实了NeRF和3DGS是互补而非竞争的，为结合3DGS和NeRF以实现高效3D场景表示的混合方法提供了新的见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射（3DGS）方法在三维场景重建中表现出色，但其性能受限于对高斯初始化的敏感性、有限的空间感知能力以及高斯之间的弱相关性。这些问题导致3DGS在复杂场景中难以达到最优性能，并且泛化能力受到限制。

核心思路：NeRF-GS的核心思路是将NeRF的连续空间表示能力融入到3DGS框架中，利用NeRF提供的全局空间信息来指导3DGS的优化过程。通过共享3D空间信息，NeRF和3DGS可以相互补充，共同提升场景重建的质量和效率。

技术框架：NeRF-GS框架包含两个主要组成部分：NeRF模块和3DGS模块。这两个模块通过共享3D空间信息进行交互。具体流程为：首先，利用NeRF对场景进行初步建模，提供全局空间信息；然后，将这些信息传递给3DGS模块，用于指导高斯参数的优化；最后，通过联合优化NeRF和3DGS，实现更精确的场景重建。

关键创新：NeRF-GS的关键创新在于将NeRF和3DGS两种不同的表示方法有机地结合在一起。通过引入残差向量优化隐式特征和高斯位置，解决了NeRF和3DGS之间的形式差异，增强了3DGS的个性化能力。这种混合方法充分利用了NeRF的全局空间感知能力和3DGS的高效渲染能力。

关键设计：NeRF-GS的关键设计包括：1) 空间特征对齐机制，确保NeRF和3DGS在同一场景中进行优化；2) 残差向量优化策略，用于调整隐式特征和高斯位置，以增强3DGS的表达能力；3) 联合损失函数，用于同时优化NeRF和3DGS，实现两者之间的协同作用。具体的损失函数设计细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

NeRF-GS在基准数据集上取得了显著的性能提升，超越了现有的NeRF和3DGS方法。具体性能数据未知，但论文强调NeRF-GS实现了state-of-the-art的性能。实验结果表明，NeRF和3DGS是互补的，通过有效结合可以实现更优的三维场景表示。

🎯 应用场景

NeRF-GS在三维场景重建、虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。该方法可以用于创建高质量的三维模型，为用户提供更逼真的虚拟体验。此外，NeRF-GS还可以应用于机器人导航，帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更智能的自主导航。

📄 摘要（原文）

We introduce NeRF-GS, a novel framework that jointly optimizes Neural Radiance Fields (NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS). This framework leverages the inherent continuous spatial representation of NeRF to mitigate several limitations of 3DGS, including sensitivity to Gaussian initialization, limited spatial awareness, and weak inter-Gaussian correlations, thereby enhancing its performance. In NeRF-GS, we revisit the design of 3DGS and progressively align its spatial features with NeRF, enabling both representations to be optimized within the same scene through shared 3D spatial information. We further address the formal distinctions between the two approaches by optimizing residual vectors for both implicit features and Gaussian positions to enhance the personalized capabilities of 3DGS. Experimental results on benchmark datasets show that NeRF-GS surpasses existing methods and achieves state-of-the-art performance. This outcome confirms that NeRF and 3DGS are complementary rather than competing, offering new insights into hybrid approaches that combine 3DGS and NeRF for efficient 3D scene representation.