Gaussian Entropy Fields: Driving Adaptive Sparsity in 3D Gaussian Optimization

📄 arXiv: 2512.04542v1 📥 PDF

作者: Hong Kuang, Jianchen Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-04

备注: 28 pages,11 figures

💡 一句话要点

提出高斯熵场以驱动3D高斯优化中的自适应稀疏性

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 3D重建 高斯优化 熵最小化 自适应稀疏性 计算机视觉 虚拟现实 渲染质量

📋 核心要点

  1. 现有的3D高斯点云方法在表面重建精度和渲染质量上存在不足，尤其是在处理复杂场景时。
  2. 本文提出了一种基于熵最小化的表面建模方法，通过自适应稀疏性来优化3D高斯分布，提升重建效果。
  3. 实验结果显示，GEF在DTU和T&T基准上取得了优异的Chamfer距离和F1分数，同时在Mip-NeRF 360上实现了最佳的SSIM和LPIPS值。

📝 摘要（中文）

3D高斯点云（3DGS）已成为新视图合成的领先技术，展现出卓越的渲染效率。研究表明，良好重建的表面自然具有低构型熵，主导原语清晰定义表面几何形状，同时抑制冗余成分。本文提出三项互补的技术贡献：通过熵最小化进行熵驱动的表面建模；利用表面邻域冗余指数（SNRI）和图像熵引导的加权进行自适应空间正则化；通过竞争的跨尺度熵对齐实现多尺度几何保留。实验表明，GEF在DTU和T&T基准上实现了竞争性的几何精度，同时在Mip-NeRF 360上提供了优越的渲染质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D高斯点云方法在表面重建时的精度不足和冗余成分问题，尤其是在复杂场景下的表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过熵最小化实现低构型熵的表面建模，抑制冗余成分，从而提高表面重建的精度和渲染质量。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：熵驱动的表面建模、基于SNRI的自适应空间正则化和跨尺度熵对齐。每个模块协同工作，以优化3D高斯分布。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了熵最小化作为表面建模的驱动力，显著改善了表面几何的定义与重建精度，与现有方法相比，能够更有效地抑制冗余信息。

关键设计：在设计中，采用了熵最小化损失函数，结合SNRI进行空间正则化，并通过竞争的跨尺度熵对齐来保持几何特征的多尺度一致性。

📊 实验亮点

实验结果显示，GEF在DTU数据集上获得了0.64的Chamfer距离和0.44的F1分数，在T&T基准上表现优异。此外，在Mip-NeRF 360上，GEF实现了最佳的SSIM（0.855）和LPIPS（0.136），验证了其在表面重建精度和光度保真度方面的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、虚拟现实和增强现实等场景，能够有效提升3D重建和渲染的质量，具有广泛的实际价值和未来影响，尤其是在复杂场景的建模与渲染中。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a leading technique for novel view synthesis, demonstrating exceptional rendering efficiency. \replaced[]{Well-reconstructed surfaces can be characterized by low configurational entropy, where dominant primitives clearly define surface geometry while redundant components are suppressed.}{The key insight is that well-reconstructed surfaces naturally exhibit low configurational entropy, where dominant primitives clearly define surface geometry while suppressing redundant components.} Three complementary technical contributions are introduced: (1) entropy-driven surface modeling via entropy minimization for low configurational entropy in primitive distributions; (2) adaptive spatial regularization using the Surface Neighborhood Redundancy Index (SNRI) and image entropy-guided weighting; (3) multi-scale geometric preservation through competitive cross-scale entropy alignment. Extensive experiments demonstrate that GEF achieves competitive geometric precision on DTU and T\&T benchmarks, while delivering superior rendering quality compared to existing methods on Mip-NeRF 360. Notably, superior Chamfer Distance (0.64) on DTU and F1 score (0.44) on T\&T are obtained, alongside the best SSIM (0.855) and LPIPS (0.136) among baselines on Mip-NeRF 360, validating the framework's ability to enhance surface reconstruction accuracy without compromising photometric fidelity.