XYZCylinder: Towards Compatible Feed-Forward 3D Gaussian Splatting for Driving Scenes via Unified Cylinder Lifting Method

📄 arXiv: 2510.07856v2 📥 PDF

作者: Haochen Yu, Qiankun Liu, Hongyuan Liu, Jianfei Jiang, Juntao Lyu, Jiansheng Chen, Huimin Ma

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-09 (更新: 2025-11-26)

备注: Feed-Forward, 3D Gaussian Splatting, Project page: https://yuyuyu223.github.io/XYZCYlinder-projectpage/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

XYZCylinder：通过统一柱面提升方法实现兼容的驾驶场景3D高斯溅射

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

关键词: 3D重建 高斯溅射 驾驶场景 相机建模 特征提升

📋 核心要点

  1. 现有feed-forward 3D重建方法在复杂驾驶场景中受限于固定视角变换，难以适应不同相机配置。
  2. XYZCylinder提出统一柱面提升方法，显式建模相机参数，避免学习视角依赖关系，提升兼容性。
  3. 通过柱面平面特征组（CPFG）将2D特征提升到3D空间，并结合混合表示，显著提升了重建精度。

📝 摘要（中文）

针对驾驶场景，本文提出了一种新颖的feed-forward 3D重建方法XYZCylinder。现有方法依赖固定的视角变换，难以适应多变的相机配置，并且从稀疏的360°视角重建复杂驾驶场景的精度较低。为了解决这些问题，XYZCylinder引入了一种统一的柱面提升方法，该方法集成了相机建模和特征提升。具体而言，本文设计了一种统一柱面相机建模（UCCM）策略，显式地建模投影参数以统一不同的相机设置，从而避免了学习视角相关的对应关系。为了提高重建精度，本文提出了一种混合表示，并基于新设计的柱面平面特征组（CPFG）将2D图像特征提升到3D空间。大量实验表明，XYZCylinder在不同评估设置下均实现了最先进的性能，并且在具有不同相机设置的全新场景中以零样本方式展示了卓越的兼容性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于feed-forward的3D重建方法在应用于复杂驾驶场景时，由于依赖固定的视角变换，无法很好地适应不同相机配置，导致重建效果不佳。此外，从稀疏的360°视角重建复杂驾驶场景本身就具有挑战性，进一步降低了重建的保真度。

核心思路：本文的核心思路是通过显式地建模相机参数，将不同相机配置统一到一个柱面坐标系下，从而避免学习视角相关的对应关系，提高模型的兼容性。同时，利用柱面平面特征组（CPFG）将2D图像特征有效地提升到3D空间，从而提高重建精度。

技术框架：XYZCylinder方法主要包含以下几个模块：1) 统一柱面相机建模（UCCM）：显式建模相机投影参数，将不同相机配置统一到柱面坐标系下。2) 柱面平面特征组（CPFG）：设计了一种混合表示，用于将2D图像特征提升到3D空间。3) 3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）：利用提升后的3D特征进行场景重建和渲染。

关键创新：本文最重要的技术创新在于统一柱面相机建模（UCCM）策略。与现有方法依赖学习视角相关的对应关系不同，UCCM显式地建模相机投影参数，从而能够更好地适应不同的相机配置，实现零样本的跨场景泛化。此外，CPFG的设计也有效地提升了特征提升的质量。

关键设计：UCCM模块的关键在于如何参数化相机投影矩阵，使其能够适应不同的相机内外参。CPFG模块的关键在于如何有效地利用柱面坐标系下的几何信息，将2D特征提升到3D空间。损失函数的设计也需要考虑重建精度和渲染质量，可能包括L1损失、L2损失、SSIM损失等。

📊 实验亮点

实验结果表明，XYZCylinder在不同评估设置下均取得了state-of-the-art的性能。更重要的是，该方法在具有不同相机设置的全新场景中，以零样本的方式展示了卓越的兼容性，无需针对新场景进行任何训练或微调。这表明该方法具有很强的泛化能力和实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域。通过提高3D场景重建的精度和兼容性，可以为自动驾驶系统提供更准确的环境感知，为机器人导航提供更可靠的地图信息，为虚拟现实应用提供更逼真的场景体验。未来，该方法有望扩展到更复杂的场景和更广泛的应用领域。

📄 摘要（原文）

Feed-forward paradigms for 3D reconstruction have become a focus of recent research, which learn implicit, fixed view transformations to generate a single scene representation. However, their application to complex driving scenes reveals significant limitations. Two core challenges are responsible for this performance gap. First, the reliance on a fixed view transformation hinders compatibility to varying camera configurations. Second, the inherent difficulty of learning complex driving scenes from sparse 360° views with minimal overlap compromises the final reconstruction fidelity. To handle these difficulties, we introduce XYZCylinder, a novel method built upon a unified cylinder lifting method that integrates camera modeling and feature lifting. To tackle the compatibility problem, we design a Unified Cylinder Camera Modeling (UCCM) strategy. This strategy explicitly models projection parameters to unify diverse camera setups, thus bypassing the need for learning viewpoint-dependent correspondences. To improve the reconstruction accuracy, we propose a hybrid representation with several dedicated modules based on newly designed Cylinder Plane Feature Group (CPFG) to lift 2D image features to 3D space. Extensive evaluations confirm that XYZCylinder not only achieves state-of-the-art performance under different evaluation settings but also demonstrates remarkable compatibility in entirely new scenes with different camera settings in a zero-shot manner. Project page: \href{https://yuyuyu223.github.io/XYZCYlinder-projectpage/}{here}