2DGS-R: Revisiting the Normal Consistency Regularization in 2D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2510.16837v1 📥 PDF

作者: Haofan Ren, Qingsong Yan, Ming Lu, Rongfeng Lu, Zunjie Zhu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-19

💡 一句话要点

2DGS-R：通过分层训练和原位克隆提升2D高斯溅射的渲染质量和几何精度

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

关键词: 2D高斯溅射 神经渲染 三维重建 几何精度 渲染质量 分层训练 原位克隆

📋 核心要点

  1. 3D高斯溅射在高质量渲染方面表现出色，但在表面几何表示方面存在不足，而2D高斯溅射虽然改善了几何精度，但牺牲了渲染质量。
  2. 2DGS-R通过分层训练策略，首先利用法线一致性正则化训练2D高斯，然后对渲染质量差的高斯进行原位克隆增强。
  3. 实验表明，2DGS-R仅需少量额外存储和训练时间，即可在保持几何精度的同时，显著提升渲染质量，实现了效率与性能的平衡。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)的最新进展极大地影响了神经场，因为它能够以令人印象深刻的视觉质量实现高保真渲染。然而，3DGS难以准确地表示表面。相比之下，2DGS将3D体积转换为2D平面高斯盘的集合。尽管在几何保真度方面取得了进展，但渲染质量仍然受到影响，突出了实现高质量渲染和精确几何结构的挑战。这表明在单个训练阶段优化几何和渲染质量目前是不可行的。为了克服这个限制，我们提出了一种新的方法2DGS-R，它使用分层训练方法来提高渲染质量，同时保持几何精度。2DGS-R首先使用法线一致性正则化训练原始的2D高斯。然后，2DGS-R选择渲染质量不足的2D高斯，并应用一种新的原位克隆操作来增强2D高斯。最后，我们使用冻结的不透明度微调2DGS-R模型。实验结果表明，与原始2DGS相比，我们的方法仅需要多1%的存储空间和最少的额外训练时间。尽管开销可以忽略不计，但它实现了高质量的渲染结果，同时保留了精细的几何结构。这些发现表明，我们的方法有效地平衡了效率和性能，从而提高了视觉保真度和几何重建精度。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射方法在表面几何表示方面存在不足，而2D高斯溅射虽然改善了几何精度，但牺牲了渲染质量。如何在保证几何精度的前提下，提升2D高斯溅射的渲染质量，是本文要解决的核心问题。现有方法难以同时优化几何和渲染质量，需要在两者之间进行权衡。

核心思路：本文的核心思路是采用分层训练策略，将几何优化和渲染优化解耦。首先，利用法线一致性正则化保证几何精度；然后，针对渲染质量不足的区域，通过原位克隆操作增强高斯表示能力，最后进行微调。这样可以在不影响几何精度的前提下，有效提升渲染质量。

技术框架：2DGS-R的整体框架包含三个主要阶段： 1. 初始训练阶段：使用法线一致性正则化训练原始2D高斯，优化几何结构。 2. 高斯增强阶段：选择渲染质量不足的2D高斯，进行原位克隆操作，增加高斯数量。 3. 微调阶段：冻结不透明度，微调增强后的2DGS-R模型，进一步提升渲染质量。

关键创新：本文的关键创新在于提出了原位克隆操作，用于增强渲染质量不足区域的高斯表示能力。与全局增加高斯数量的方法相比，原位克隆更有针对性，可以在不显著增加计算量的情况下，有效提升渲染质量。此外，分层训练策略也使得几何优化和渲染优化可以独立进行，避免了两者之间的相互干扰。

关键设计： * 法线一致性正则化：用于约束高斯分布的法线方向，保证几何精度。 * 原位克隆操作：根据渲染质量指标（例如，渲染误差），选择需要增强的高斯，并在其位置附近克隆新的高斯。 * 不透明度冻结：在微调阶段，冻结高斯的不透明度，避免过度优化导致几何结构退化。

📊 实验亮点

实验结果表明，与原始2DGS相比，2DGS-R仅需增加1%的存储空间和少量额外训练时间，即可显著提升渲染质量，同时保持精细的几何结构。具体性能提升数据未知，但定性结果表明，2DGS-R在视觉效果上优于原始2DGS。

🎯 应用场景

2DGS-R可应用于各种需要高质量渲染和精确几何重建的场景，例如：虚拟现实/增强现实(VR/AR)、三维重建、场景编辑、游戏开发等。该方法能够生成具有高视觉保真度的三维模型，并可用于创建逼真的虚拟环境和交互式应用。未来的研究可以探索如何进一步优化高斯增强策略，以及如何将2DGS-R与其他神经渲染技术相结合。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in 3D Gaussian Splatting (3DGS) have greatly influenced neural fields, as it enables high-fidelity rendering with impressive visual quality. However, 3DGS has difficulty accurately representing surfaces. In contrast, 2DGS transforms the 3D volume into a collection of 2D planar Gaussian disks. Despite advancements in geometric fidelity, rendering quality remains compromised, highlighting the challenge of achieving both high-quality rendering and precise geometric structures. This indicates that optimizing both geometric and rendering quality in a single training stage is currently unfeasible. To overcome this limitation, we present 2DGS-R, a new method that uses a hierarchical training approach to improve rendering quality while maintaining geometric accuracy. 2DGS-R first trains the original 2D Gaussians with the normal consistency regularization. Then 2DGS-R selects the 2D Gaussians with inadequate rendering quality and applies a novel in-place cloning operation to enhance the 2D Gaussians. Finally, we fine-tune the 2DGS-R model with opacity frozen. Experimental results show that compared to the original 2DGS, our method requires only 1\% more storage and minimal additional training time. Despite this negligible overhead, it achieves high-quality rendering results while preserving fine geometric structures. These findings indicate that our approach effectively balances efficiency with performance, leading to improvements in both visual fidelity and geometric reconstruction accuracy.