Clustered Error Correction with Grouped 4D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2511.16112v1 📥 PDF

作者: Taeho Kang, Jaeyeon Park, Kyungjin Lee, Youngki Lee

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2025-11-20

备注: 16 pages, 8 figures, SIGGRAPH Asia Conference Papers 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于聚类误差校正的分组4D高斯溅射方法，提升动态场景重建质量。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 动态场景重建 4D高斯溅射 误差校正 椭圆聚类 时间一致性 神经渲染 三维重建

📋 核心要点

  1. 现有4DGS方法在动态场景重建中，难以处理像素对应模糊和动态区域密度不足的问题。
  2. 该方法通过椭圆误差聚类校正和分组4D高斯溅射，提升动态对象映射一致性和重建质量。
  3. 实验表明，该方法在时间和感知渲染质量上均有显著提升，并在Technicolor数据集上PSNR提升0.39dB。

📝 摘要（中文）

现有的4D高斯溅射(4DGS)方法在精确重建动态场景时面临挑战，常常无法解决模糊的像素对应关系，并且在动态区域的密度不足。为了解决这些问题，我们提出了一种新方法，该方法由两个关键组件组成：(1)椭圆误差聚类和误差校正溅射添加，用于精确定位动态区域以改进和初始化拟合溅射；(2)分组4D高斯溅射，用于提高溅射与所表示的动态对象之间的映射一致性。具体来说，我们将渲染误差分为缺失颜色和遮挡类型，然后通过反向投影或交叉视角颜色一致性引导的前景分割进行有针对性的校正。在Neural 3D Video和Technicolor数据集上的评估表明，我们的方法显著提高了时间一致性，并实现了最先进的感知渲染质量，在Technicolor Light Field数据集上提高了0.39dB的PSNR。我们的可视化结果显示了溅射与动态对象之间更好的对齐，以及误差校正方法识别误差并正确初始化新溅射的能力。我们的实现细节和源代码可在https://github.com/tho-kn/cem-4dgs 获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有4D高斯溅射方法在动态场景重建中，由于动态区域的复杂性和运动模糊，常常出现像素对应关系不明确以及动态区域密度不足的问题。这导致重建结果在时间一致性和视觉质量上表现不佳，尤其是在快速运动或遮挡频繁的区域。

核心思路：该论文的核心思路是通过误差分析和针对性的校正来改善动态区域的重建质量。具体来说，首先对渲染误差进行分类，然后利用聚类算法定位误差集中的区域，并根据误差类型采取不同的校正策略，例如添加新的高斯溅射或调整现有溅射的参数。此外，通过分组4D高斯溅射，增强溅射与动态对象之间的映射关系，提高时间一致性。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：(1) 椭圆误差聚类和误差校正溅射添加：首先将渲染误差分为缺失颜色和遮挡两种类型。然后，利用椭圆聚类算法将误差像素分组，并根据误差类型选择合适的校正策略，例如通过反向投影初始化新的溅射，或者通过前景分割调整现有溅射。 (2) 分组4D高斯溅射：通过分组策略，将高斯溅射与动态对象进行关联，从而提高时间一致性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于误差聚类和针对性校正策略。通过对渲染误差进行分类和聚类，能够更精确地定位需要改进的区域，并根据误差类型选择合适的校正方法，避免了盲目地增加溅射数量，提高了重建效率和质量。此外，分组4D高斯溅射也有助于提高时间一致性。

关键设计：在误差聚类方面，采用了椭圆聚类算法，能够更好地适应动态区域的形状。在误差校正方面，根据误差类型（缺失颜色或遮挡）选择不同的策略，例如对于缺失颜色误差，采用反向投影初始化新的溅射；对于遮挡误差，采用前景分割调整现有溅射。在分组4D高斯溅射方面，具体的分组策略和损失函数的设计是提高时间一致性的关键。

📊 实验亮点

该方法在Neural 3D Video和Technicolor数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法显著提高了时间一致性和感知渲染质量。特别是在Technicolor Light Field数据集上，PSNR指标提升了0.39dB，证明了该方法在动态场景重建方面的有效性。可视化结果也显示，该方法能够更好地对齐溅射与动态对象，并有效地识别和校正渲染误差。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于动态场景的三维重建、虚拟现实、增强现实、自动驾驶等领域。例如，可以用于创建更逼真的虚拟人物，或者提高自动驾驶系统对动态环境的感知能力。该方法在动态场景重建方面的提升，有助于相关应用获得更好的用户体验和更高的性能。

📄 摘要（原文）

Existing 4D Gaussian Splatting (4DGS) methods struggle to accurately reconstruct dynamic scenes, often failing to resolve ambiguous pixel correspondences and inadequate densification in dynamic regions. We address these issues by introducing a novel method composed of two key components: (1) Elliptical Error Clustering and Error Correcting Splat Addition that pinpoints dynamic areas to improve and initialize fitting splats, and (2) Grouped 4D Gaussian Splatting that improves consistency of mapping between splats and represented dynamic objects. Specifically, we classify rendering errors into missing-color and occlusion types, then apply targeted corrections via backprojection or foreground splitting guided by cross-view color consistency. Evaluations on Neural 3D Video and Technicolor datasets demonstrate that our approach significantly improves temporal consistency and achieves state-of-the-art perceptual rendering quality, improving 0.39dB of PSNR on the Technicolor Light Field dataset. Our visualization shows improved alignment between splats and dynamic objects, and the error correction method's capability to identify errors and properly initialize new splats. Our implementation details and source code are available at https://github.com/tho-kn/cem-4dgs.