GauSSmart: Enhanced 3D Reconstruction through 2D Foundation Models and Geometric Filtering

📄 arXiv: 2510.14270v3 📥 PDF

作者: Alexander Valverde, Brian Xu, Yuyin Zhou, Meng Xu, Hongyun Wang

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2025-10-16 (更新: 2025-11-10)

💡 一句话要点

GauSSmart：融合2D基础模型与几何滤波增强3D高斯溅射重建

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 三维重建 高斯溅射 2D基础模型 语义特征 几何滤波

📋 核心要点

  1. 现有高斯溅射方法在稀疏数据区域重建质量差，难以捕捉精细结构和保持真实感。
  2. GauSSmart融合2D基础模型和几何滤波，利用2D先验引导3D高斯点的密集化和优化。
  3. 实验表明，GauSSmart在多个数据集上超越了现有高斯溅射方法，提升了重建质量。

📝 摘要（中文）

场景重建是计算机视觉的核心挑战之一，神经辐射场（NeRF）和高斯溅射等方法取得了显著进展。虽然高斯溅射在大型数据集上表现出色，但由于稀疏3D训练数据的固有局限性，它在捕捉精细细节或在覆盖不足的区域保持真实感方面常常遇到困难。本文提出了GauSSmart，一种有效桥接2D基础模型和3D高斯溅射重建的混合方法。我们的方法集成了成熟的2D计算机视觉技术，包括凸滤波和来自DINO等基础模型的语义特征监督，以增强基于高斯的场景重建。通过利用2D分割先验和高维特征嵌入，我们的方法引导高斯点的密集化和细化，从而改善了代表性不足区域的覆盖范围并保留了复杂的结构细节。我们在三个数据集上验证了我们的方法，GauSSmart在大多数评估场景中始终优于现有的高斯溅射。我们的结果证明了混合2D-3D方法的巨大潜力，突出了2D基础模型与3D重建管道的巧妙结合如何克服各自固有的局限性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的3D场景重建方法，特别是基于高斯溅射的方法，在训练数据稀疏的区域，重建质量会显著下降。这些方法难以捕捉到场景中的精细结构，并且在纹理细节上表现不足，导致重建结果的真实感降低。因此，如何提升在稀疏数据下的3D重建质量是一个关键问题。

核心思路：GauSSmart的核心思路是利用2D基础模型提供的先验知识，辅助3D高斯溅射的重建过程。通过将2D图像的语义信息和几何约束融入到3D重建中，引导高斯点的密集化和优化，从而在数据稀疏区域也能获得高质量的重建结果。这种混合2D-3D的方法能够有效克服单一3D重建方法的局限性。

技术框架：GauSSmart的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 使用2D基础模型（如DINO）提取图像的语义特征和分割信息；2) 利用凸滤波等几何方法对2D分割结果进行优化，得到更精确的区域先验；3) 将2D先验信息融入到3D高斯溅射的训练过程中，引导高斯点的生成和调整；4) 通过损失函数约束，使得重建结果既符合2D图像的语义信息，又保持3D场景的几何一致性。

关键创新：GauSSmart的关键创新在于将2D基础模型的语义特征和几何先验有效地融入到3D高斯溅射的重建流程中。与传统的3D重建方法相比，GauSSmart不再仅仅依赖于3D训练数据，而是充分利用了2D图像中蕴含的丰富信息，从而显著提升了在数据稀疏区域的重建质量。这种混合2D-3D的重建策略是GauSSmart的核心优势。

关键设计：GauSSmart的关键设计包括：1) 使用DINO等预训练的2D模型提取高维语义特征，作为高斯点优化的监督信号；2) 采用凸滤波技术对2D分割结果进行平滑和优化，减少噪声干扰；3) 设计特定的损失函数，将2D语义信息和3D几何约束结合起来，引导高斯点的优化过程。具体的参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

GauSSmart在三个数据集上进行了验证，结果表明，在大多数评估场景中，GauSSmart的重建质量始终优于现有的高斯溅射方法。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中给出，属于未知信息。但总体而言，实验结果证明了GauSSmart在提升3D重建质量方面的有效性。

🎯 应用场景

GauSSmart在三维重建领域具有广泛的应用前景，例如在自动驾驶中，可以用于构建更精确的场景模型，提高环境感知能力。在虚拟现实和增强现实中，可以用于创建更逼真的虚拟场景，提升用户体验。此外，该方法还可以应用于文物保护、城市建模等领域，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Scene reconstruction has emerged as a central challenge in computer vision, with approaches such as Neural Radiance Fields (NeRF) and Gaussian Splatting achieving remarkable progress. While Gaussian Splatting demonstrates strong performance on large-scale datasets, it often struggles to capture fine details or maintain realism in regions with sparse coverage, largely due to the inherent limitations of sparse 3D training data. In this work, we propose GauSSmart, a hybrid method that effectively bridges 2D foundational models and 3D Gaussian Splatting reconstruction. Our approach integrates established 2D computer vision techniques, including convex filtering and semantic feature supervision from foundational models such as DINO, to enhance Gaussian-based scene reconstruction. By leveraging 2D segmentation priors and high-dimensional feature embeddings, our method guides the densification and refinement of Gaussian splats, improving coverage in underrepresented areas and preserving intricate structural details. We validate our approach across three datasets, where GauSSmart consistently outperforms existing Gaussian Splatting in the majority of evaluated scenes. Our results demonstrate the significant potential of hybrid 2D-3D approaches, highlighting how the thoughtful combination of 2D foundational models with 3D reconstruction pipelines can overcome the limitations inherent in either approach alone.