ROSGS: Relightable Outdoor Scenes With Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2509.11275v1 📥 PDF

作者: Lianjun Liao, Chunhui Zhang, Tong Wu, Henglei Lv, Bailin Deng, Lin Gao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-14

💡 一句话要点

ROSGS：利用高斯溅射实现可重光照的室外场景重建

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

关键词: 高斯溅射 神经渲染 室外场景重建 光照分解 重光照

📋 核心要点

  1. 现有NeRF和3DGS方法在室外场景重光照中面临计算开销大和低频光照表示导致精度不足的挑战。
  2. ROSGS利用2DGS高效重建几何结构，并结合混合光照模型，用球形高斯函数和球谐系数分别处理高低频光照。
  3. 实验结果表明，ROSGS在室外场景重光照方面达到了最先进的性能，显著提升了重光照精度和渲染效率。

📝 摘要（中文）

室外图像数据通常包含无限场景和不受约束、变化的光照条件，这使得将其分解为几何、反射率和光照变得具有挑战性。最近的研究集中在使用神经辐射场（NeRF）或3D高斯溅射（3DGS）表示来实现这种分解，但仍然受到两个关键限制的阻碍：NeRF神经网络相关的高计算开销以及低频光照表示的使用，这通常导致低效的渲染和次优的重光照精度。我们提出了ROSGS，一个两阶段流程，旨在利用高斯溅射表示有效地重建可重光照的室外场景。通过利用单目法线先验，ROSGS首先使用紧凑的2D高斯溅射（2DGS）表示重建场景的几何结构，提供高效而准确的几何基础。在此重建的几何结构的基础上，ROSGS然后通过混合光照模型分解场景的纹理和光照。该模型通过采用球形高斯函数来捕获阳光的方向性高频分量，并学习通过球谐系数的辐射传递函数来全面建模剩余的低频天空光，从而有效地表示典型的室外光照。定量指标和定性比较都表明，ROSGS在重光照室外场景方面实现了最先进的性能，并突出了其提供卓越的重光照精度和渲染效率的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决室外场景在复杂光照条件下进行精确且高效的重光照重建问题。现有方法，如基于NeRF的方法，计算成本高昂，而基于3DGS的方法在处理高频光照信息时存在不足，导致重光照效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用2D高斯溅射（2DGS）快速且准确地重建场景几何结构，并结合混合光照模型，分别处理高频（阳光）和低频（天空光）光照信息。这种分解能够更有效地捕捉室外场景的光照特性，从而实现高质量的重光照效果。

技术框架：ROSGS包含两个主要阶段：1) 几何重建阶段：利用单目法线先验，使用2DGS表示重建场景的几何结构。2) 光照分解阶段：基于重建的几何结构，使用混合光照模型分解场景的纹理和光照。该混合光照模型使用球形高斯函数表示阳光，使用球谐系数表示天空光。

关键创新：论文的关键创新在于混合光照模型的设计，它能够有效地分离和表示室外场景中的高频和低频光照成分。此外，利用2DGS进行几何重建也提高了效率。与传统方法相比，ROSGS能够更准确地捕捉室外光照的复杂性，从而实现更好的重光照效果。

关键设计：混合光照模型中，球形高斯函数的参数（如方向、强度）和球谐系数通过神经网络学习得到。损失函数可能包含渲染损失、法线一致性损失等，以保证重建的几何结构和光照的准确性。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ROSGS在重光照室外场景方面实现了state-of-the-art的性能。具体性能数据（如PSNR、SSIM等）以及与哪些基线方法进行了比较，需要在论文中查找。论文强调了ROSGS在重光照精度和渲染效率方面的优势，但具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域，为用户提供更逼真、更具沉浸感的室外场景体验。例如，在游戏中，可以根据用户自定义的光照条件，实时渲染出逼真的场景效果。此外，该技术还可用于城市规划、建筑设计等领域，进行光照模拟和分析。

📄 摘要（原文）

Image data captured outdoors often exhibit unbounded scenes and unconstrained, varying lighting conditions, making it challenging to decompose them into geometry, reflectance, and illumination. Recent works have focused on achieving this decomposition using Neural Radiance Fields (NeRF) or the 3D Gaussian Splatting (3DGS) representation but remain hindered by two key limitations: the high computational overhead associated with neural networks of NeRF and the use of low-frequency lighting representations, which often result in inefficient rendering and suboptimal relighting accuracy. We propose ROSGS, a two-stage pipeline designed to efficiently reconstruct relightable outdoor scenes using the Gaussian Splatting representation. By leveraging monocular normal priors, ROSGS first reconstructs the scene's geometry with the compact 2D Gaussian Splatting (2DGS) representation, providing an efficient and accurate geometric foundation. Building upon this reconstructed geometry, ROSGS then decomposes the scene's texture and lighting through a hybrid lighting model. This model effectively represents typical outdoor lighting by employing a spherical Gaussian function to capture the directional, high-frequency components of sunlight, while learning a radiance transfer function via Spherical Harmonic coefficients to model the remaining low-frequency skylight comprehensively. Both quantitative metrics and qualitative comparisons demonstrate that ROSGS achieves state-of-the-art performance in relighting outdoor scenes and highlight its ability to deliver superior relighting accuracy and rendering efficiency.