Enhanced Velocity Field Modeling for Gaussian Video Reconstruction

📄 arXiv: 2507.23704v1 📥 PDF

作者: Zhenyang Li, Xiaoyang Bai, Tongchen Zhang, Pengfei Shen, Weiwei Xu, Yifan Peng

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-07-31

备注: 17 pages, 8 figures

💡 一句话要点

FlowGaussian-VR：提出基于光流的速度场建模方案，提升高动态视频的3D高斯重建质量。

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

关键词: 高斯溅射 视频重建 速度场建模 光流估计 动态场景 新视角合成 虚拟现实 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有基于变形场的3D高斯溅射视频重建方法，在复杂运动场景中易过拟合，导致视觉质量下降。
  2. FlowGaussian-VR通过速度场渲染和流动辅助自适应密度化，实现光流引导的优化和动态区域高斯调整。
  3. 实验表明，该方法在动态重建和新视角合成上显著提升视觉质量，PSNR提升超过2.5dB。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为FlowGaussian-VR的、针对高斯视频重建的流动增强速度场建模方案，旨在解决复杂运动和显著尺度变化视频中，变形网络易过拟合不规则高斯轨迹以及静态场景重建的梯度密度化策略不足以应对动态内容缺失的问题。FlowGaussian-VR包含两个核心组件：支持基于光流优化的速度场渲染（VFR）流程，以及根据动态区域调整高斯数量和大小的流动辅助自适应密度化（FAD）策略。在包含挑战性运动场景的多个真实世界数据集上，实验验证了该模型在多视角动态重建和新视角合成方面的有效性，不仅在视觉效果上取得了显著提升（PSNR增益超过2.5 dB），减少了动态纹理中的模糊伪影，而且实现了规则化和可追踪的单高斯轨迹。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于3D高斯溅射的动态场景重建方法，特别是依赖深度变形网络的，在处理具有复杂运动和显著尺度变化的视频时，容易出现过拟合现象。具体表现为，变形网络学习到的高斯轨迹不规则，导致重建结果的视觉质量下降，出现模糊等伪影。此外，为静态场景设计的基于梯度的密度化策略无法有效应对动态内容的缺失，导致动态区域重建效果不佳。

核心思路：FlowGaussian-VR的核心思路是利用光流信息来增强高斯视频重建过程中的速度场建模。通过引入速度场渲染（VFR）流程，将光流信息融入到优化过程中，从而约束高斯粒子的运动轨迹，使其更加平滑和规则。同时，采用流动辅助自适应密度化（FAD）策略，根据光流信息动态调整高斯粒子的数量和大小，以更好地适应动态区域的变化。这样可以有效避免过拟合，并提高重建结果的视觉质量。

技术框架：FlowGaussian-VR的整体框架包含两个主要模块：速度场渲染（VFR）和流动辅助自适应密度化（FAD）。VFR模块负责将光流信息渲染成速度场，并将其用于优化高斯粒子的运动轨迹。FAD模块则根据光流信息动态调整高斯粒子的数量和大小，以更好地适应动态区域的变化。整个流程首先利用多视角视频数据估计光流，然后利用VFR模块优化高斯粒子的运动轨迹，最后利用FAD模块调整高斯粒子的数量和大小。

关键创新：FlowGaussian-VR的关键创新在于将光流信息融入到高斯视频重建过程中，从而实现了更精确的速度场建模和更有效的动态区域自适应密度化。与现有方法相比，FlowGaussian-VR不再仅仅依赖深度变形网络来学习高斯粒子的运动轨迹，而是利用光流信息作为额外的约束，从而避免了过拟合现象。此外，FAD策略能够根据光流信息动态调整高斯粒子的数量和大小，从而更好地适应动态区域的变化，提高了重建结果的视觉质量。

关键设计：VFR模块的关键设计在于如何将光流信息有效地融入到优化过程中。论文采用了一种基于可微渲染的光流损失函数，该损失函数能够将光流信息转化为对高斯粒子运动轨迹的约束。FAD模块的关键设计在于如何根据光流信息动态调整高斯粒子的数量和大小。论文采用了一种基于光流幅度的密度化策略，该策略能够根据光流幅度的大小来判断动态区域的活跃程度，并相应地增加或减少高斯粒子的数量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FlowGaussian-VR在多个真实世界数据集上取得了显著的性能提升。在多视角动态重建和新视角合成任务中，FlowGaussian-VR的PSNR指标平均提升超过2.5 dB，并且能够有效减少动态纹理中的模糊伪影。此外，实验还表明，FlowGaussian-VR能够生成更加规则化和可追踪的单高斯轨迹，从而提高了重建结果的稳定性和可解释性。相较于基线方法，FlowGaussian-VR在视觉质量和重建精度上均有显著优势。

🎯 应用场景

FlowGaussian-VR在高保真3D视频重建领域具有广泛的应用前景，可用于虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、自由视角视频等应用场景。该技术能够实现动态场景的实时渲染，并提供逼真的运动效果，从而提升用户体验。此外，该技术还可以应用于电影制作、游戏开发等领域，用于创建更加逼真的虚拟场景和角色。

📄 摘要（原文）

High-fidelity 3D video reconstruction is essential for enabling real-time rendering of dynamic scenes with realistic motion in virtual and augmented reality (VR/AR). The deformation field paradigm of 3D Gaussian splatting has achieved near-photorealistic results in video reconstruction due to the great representation capability of deep deformation networks. However, in videos with complex motion and significant scale variations, deformation networks often overfit to irregular Gaussian trajectories, leading to suboptimal visual quality. Moreover, the gradient-based densification strategy designed for static scene reconstruction proves inadequate to address the absence of dynamic content. In light of these challenges, we propose a flow-empowered velocity field modeling scheme tailored for Gaussian video reconstruction, dubbed FlowGaussian-VR. It consists of two core components: a velocity field rendering (VFR) pipeline which enables optical flow-based optimization, and a flow-assisted adaptive densification (FAD) strategy that adjusts the number and size of Gaussians in dynamic regions. We validate our model's effectiveness on multi-view dynamic reconstruction and novel view synthesis with multiple real-world datasets containing challenging motion scenarios, demonstrating not only notable visual improvements (over 2.5 dB gain in PSNR) and less blurry artifacts in dynamic textures, but also regularized and trackable per-Gaussian trajectories.