LTGS: Long-Term Gaussian Scene Chronology From Sparse View Updates

📄 arXiv: 2510.09881v1 📥 PDF

作者: Minkwan Kim, Seungmin Lee, Junho Kim, Young Min Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-10

💡 一句话要点

LTGS：基于稀疏视图更新的长时高斯场景时间线建模

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

关键词: 高斯溅射 novel-view synthesis 场景时间线 稀疏视图更新 对象模板 三维重建 时间演化

📋 核心要点

  1. 传统novel-view synthesis方法在处理日常场景时，由于场景频繁变化，需要密集的空间和时间观测，面临挑战。
  2. LTGS方法通过构建对象模板高斯作为结构化先验，并进行细化，从而在稀疏观测下鲁棒地建模场景的长期时间线。
  3. 实验表明，LTGS在稀疏视图更新下，相比其他方法，实现了更高的重建质量，并支持快速更新，具有良好的可扩展性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为LTGS的长时高斯场景时间线方法，用于解决日常环境中由于频繁场景变化导致的 novel-view synthesis 问题，尤其是在稀疏观测条件下。该方法利用高斯溅射表示作为基础，并在此基础上对场景的长期时间线进行建模，即使存在突发运动和细微的环境变化也能保持鲁棒性。LTGS将对象建模为模板高斯，作为共享对象轨迹的结构化、可重用先验。然后，通过一个细化流程调整这些先验，使其能够基于少量观测适应随时间变化的环境。训练完成后，该框架可以通过简单的变换推广到多个时间步，从而显著增强了3D环境时间演化的可扩展性。作者还收集了真实世界数据集来评估该方法的实用性。实验结果表明，与现有方法相比，LTGS在实现快速轻量级更新的同时，实现了卓越的重建质量。

🔬 方法详解

问题定义：现有novel-view synthesis方法在处理真实世界日常场景时，由于场景随时间频繁变化，需要大量的空间和时间观测数据。然而，在实际应用中，往往只能获取稀疏的、非结构化的图像数据，这给场景的重建和时间演化建模带来了挑战。现有方法难以在稀疏观测下保持重建质量和时间一致性。

核心思路：LTGS的核心思路是利用高斯溅射表示作为场景的基础结构，并引入对象模板高斯作为结构化先验，来约束场景的时间演化。通过将对象建模为可重用的模板，可以有效地利用跨时间步的信息，从而在稀疏观测下实现鲁棒的场景重建和时间线建模。这种方法能够适应场景中的突发运动和细微变化。

技术框架：LTGS框架主要包含以下几个阶段：1) 初始化：使用初始图像集合构建一个不完整的高斯溅射表示。2) 对象模板构建：将场景中的对象建模为模板高斯，这些模板作为共享对象轨迹的结构化先验。3) 模板细化：通过一个细化流程，根据少量观测数据调整对象模板，使其适应随时间变化的环境。4) 时间演化：通过简单的变换，将训练好的模型推广到多个时间步，实现场景的时间演化。

关键创新：LTGS的关键创新在于引入了对象模板高斯作为结构化先验，用于约束场景的时间演化。与现有方法相比，LTGS能够更好地利用跨时间步的信息，从而在稀疏观测下实现更鲁棒的场景重建和时间线建模。此外，LTGS的细化流程能够有效地适应随时间变化的环境，提高了模型的泛化能力。

关键设计：LTGS的关键设计包括：1) 对象模板高斯的参数化方式，需要能够有效地表示对象的形状、大小和姿态。2) 模板细化流程的设计，需要能够根据少量观测数据准确地调整对象模板的参数。3) 时间演化模型的选择，需要能够有效地将模型推广到多个时间步，并保持场景的时间一致性。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

📊 实验亮点

LTGS在真实世界数据集上进行了评估，实验结果表明，与现有方法相比，LTGS在重建质量上取得了显著的提升，同时实现了快速轻量级的更新。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。作者收集的真实世界数据集也为该领域的研究提供了宝贵资源。

🎯 应用场景

LTGS具有广泛的应用前景，例如增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、机器人导航、自动驾驶等领域。它可以用于构建动态的、可交互的3D环境，并支持在稀疏观测下的场景重建和时间演化建模。该技术可以应用于智能家居、智慧城市等场景，实现对环境的长期监控和管理。

📄 摘要（原文）

Recent advances in novel-view synthesis can create the photo-realistic visualization of real-world environments from conventional camera captures. However, acquiring everyday environments from casual captures faces challenges due to frequent scene changes, which require dense observations both spatially and temporally. We propose long-term Gaussian scene chronology from sparse-view updates, coined LTGS, an efficient scene representation that can embrace everyday changes from highly under-constrained casual captures. Given an incomplete and unstructured Gaussian splatting representation obtained from an initial set of input images, we robustly model the long-term chronology of the scene despite abrupt movements and subtle environmental variations. We construct objects as template Gaussians, which serve as structural, reusable priors for shared object tracks. Then, the object templates undergo a further refinement pipeline that modulates the priors to adapt to temporally varying environments based on few-shot observations. Once trained, our framework is generalizable across multiple time steps through simple transformations, significantly enhancing the scalability for a temporal evolution of 3D environments. As existing datasets do not explicitly represent the long-term real-world changes with a sparse capture setup, we collect real-world datasets to evaluate the practicality of our pipeline. Experiments demonstrate that our framework achieves superior reconstruction quality compared to other baselines while enabling fast and light-weight updates.