Relaxed Rigidity with Ray-based Grouping for Dynamic Gaussian Splatting
作者: Junoh Leea, Junmyeong Lee, Yeon-Ji Song, Inhwan Bae, Jisu Shin, Hae-Gon Jeon, Jin-Hwa Kim
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-26
备注: 24 pages, 7 figures
💡 一句话要点
提出基于射线分组的松弛刚性方法，用于动态高斯溅射，提升单目视频重建质量。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 动态场景重建 高斯溅射 射线分组 时间一致性 单目视频
📋 核心要点
- 现有动态3D场景重建方法难以对齐高斯体的运动与真实物理动态，尤其在单目视频中，导致局部几何结构退化。
- 提出基于视空间射线分组策略，对高斯体进行聚类并施加约束，保持其局部几何结构，实现更符合物理规律的运动模型。
- 将该方法集成到两个基线模型中，并在单目数据集上进行实验，结果表明该方法显著提升了时间一致性和重建质量。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的方法，用于在使用3D高斯溅射重建动态3D场景时，显式地保持高斯体在4D场景中跨时间的局部几何结构。核心思想是引入一种视空间射线分组策略，该策略对被同一射线相交的高斯体进行聚类，仅考虑那些α混合权重超过阈值的高斯体。然后，对这些组施加约束，以保持一致的空间分布，从而有效地保持其局部几何形状。这种方法通过确保局部几何形状随时间保持稳定，从而强制执行更符合物理规律的运动模型，从而消除了对外部指导的依赖。通过将该方法集成到两个不同的基线模型中，证明了其有效性。在具有挑战性的单目数据集上进行的大量实验表明，该方法明显优于现有方法，实现了卓越的时间一致性和重建质量。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于3D高斯溅射的动态场景重建方法，在处理单目视频时，难以保证高斯体的运动与真实物理动态一致，导致局部几何结构不稳定，重建质量下降。许多方法依赖光流或2D轨迹等外部先验信息来增强时间一致性，但这些外部信息可能引入额外的误差。
核心思路：本文的核心思路是通过显式地保持高斯体在时间上的局部几何结构来解决上述问题。具体来说，将空间上相邻的高斯体进行分组，并约束这些组在时间上的空间分布，从而保证局部几何形状的稳定性。这种方法避免了对外部先验信息的依赖，直接在高斯体层面进行约束。
技术框架：该方法可以集成到现有的基于3D高斯溅射的动态场景重建框架中。主要包含以下步骤：1) 对每个视角发射射线；2) 根据射线与高斯体的相交情况，以及高斯体的α混合权重，对高斯体进行分组；3) 对每个分组施加约束，使其在时间上的空间分布保持一致；4) 使用优化算法更新高斯体的参数，包括位置、旋转、缩放等。
关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了基于视空间射线的动态高斯体分组策略。与传统的基于空间距离或特征相似度的分组方法不同，该方法利用射线与高斯体的相交关系来确定分组，更加符合渲染过程中的几何关系。此外，该方法只考虑α混合权重超过阈值的高斯体，可以有效地过滤掉背景噪声，提高分组的准确性。
关键设计：关键设计包括：1) α混合权重阈值的选择，需要根据具体数据集进行调整，以平衡分组的准确性和完整性；2) 约束函数的选择，可以使用多种形式的约束，例如，可以约束分组内高斯体的中心位置的相对距离保持不变，也可以约束分组内高斯体的旋转角度保持一致；3) 优化算法的选择，可以使用梯度下降等优化算法来更新高斯体的参数。
📊 实验亮点
该方法在具有挑战性的单目数据集上进行了广泛的实验，并与现有方法进行了比较。实验结果表明，该方法在时间一致性和重建质量方面均优于现有方法。具体来说，该方法能够显著减少重建结果中的抖动现象，并提高重建结果的清晰度和细节。
🎯 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。通过提升动态场景重建的质量和时间一致性，可以为用户提供更逼真、更稳定的沉浸式体验，并为自动驾驶系统提供更准确的环境感知信息。未来，该方法可以进一步扩展到处理更复杂的动态场景，例如包含遮挡、光照变化等情况。
📄 摘要（原文）
The reconstruction of dynamic 3D scenes using 3D Gaussian Splatting has shown significant promise. A key challenge, however, remains in modeling realistic motion, as most methods fail to align the motion of Gaussians with real-world physical dynamics. This misalignment is particularly problematic for monocular video datasets, where failing to maintain coherent motion undermines local geometric structure, ultimately leading to degraded reconstruction quality. Consequently, many state-of-the-art approaches rely heavily on external priors, such as optical flow or 2D tracks, to enforce temporal coherence. In this work, we propose a novel method to explicitly preserve the local geometric structure of Gaussians across time in 4D scenes. Our core idea is to introduce a view-space ray grouping strategy that clusters Gaussians intersected by the same ray, considering only those whose $α$-blending weights exceed a threshold. We then apply constraints to these groups to maintain a consistent spatial distribution, effectively preserving their local geometry. This approach enforces a more physically plausible motion model by ensuring that local geometry remains stable over time, eliminating the reliance on external guidance. We demonstrate the efficacy of our method by integrating it into two distinct baseline models. Extensive experiments on challenging monocular datasets show that our approach significantly outperforms existing methods, achieving superior temporal consistency and reconstruction quality.