NavCrafter: Exploring 3D Scenes from a Single Image

📄 arXiv: 2604.02828 📥 PDF

作者: Hongbo Duan, Peiyu Zhuang, Yi Liu, Zhengyang Zhang, Yuxin Zhang, Pengting Luo, Fangming Liu, Xueqian Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-04-06

💡 一句话要点

NavCrafter：提出单图驱动的3D场景探索框架，实现可控视角合成与高保真重建

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

关键词: 单图重建 3D场景探索 新视角合成 视频扩散模型 3D高斯溅射

📋 核心要点

  1. 现有方法难以从单张图像生成灵活的3D场景，尤其是在视角变化较大时，重建质量和视角一致性难以保证。
  2. NavCrafter利用视频扩散模型学习3D先验，通过几何感知的扩展策略和可控相机轨迹规划，逐步探索和重建3D场景。
  3. 实验表明，NavCrafter在视角合成和3D重建方面均优于现有方法，尤其是在大视角变换下，重建保真度显著提升。

📝 摘要（中文）

NavCrafter是一个新颖的框架，旨在从单张图像探索3D场景，通过合成具有相机可控性和时空一致性的新视角视频序列来实现。NavCrafter利用视频扩散模型捕获丰富的3D先验知识，并采用几何感知的扩展策略来逐步扩展场景覆盖范围。为了实现可控的多视角合成，引入了一种多阶段相机控制机制，通过双分支相机注入和注意力调制，利用不同的轨迹来调节扩散模型。此外，还提出了一种碰撞感知的相机轨迹规划器和一个增强的3D高斯溅射（3DGS）流程，该流程具有深度对齐监督、结构正则化和细化。大量实验表明，NavCrafter在大视角变换下实现了最先进的新视角合成，并显著提高了3D重建的保真度。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在单张图像驱动的3D场景重建中，难以实现高质量的新视角合成，尤其是在视角变化较大时，容易出现视角不一致和几何失真的问题。此外，缺乏对相机运动轨迹的有效控制，导致场景探索效率低下。

核心思路：NavCrafter的核心思路是利用视频扩散模型学习丰富的3D场景先验知识，并结合几何感知的场景扩展策略和可控的相机轨迹规划，逐步探索和重建3D场景。通过视频扩散模型，可以生成时空一致的新视角图像，从而提高重建质量。可控的相机轨迹规划则可以有效地探索场景，避免碰撞，并覆盖更广阔的区域。

技术框架：NavCrafter的整体框架包含以下几个主要模块：1) 视频扩散模型：用于生成新视角视频序列，捕捉3D场景的先验知识。2) 几何感知扩展策略：逐步扩展场景覆盖范围，避免重建过程中出现空洞。3) 多阶段相机控制机制：通过双分支相机注入和注意力调制，实现对相机轨迹的精确控制。4) 碰撞感知相机轨迹规划器：生成安全且高效的相机运动轨迹。5) 增强的3D高斯溅射（3DGS）流程：利用深度对齐监督、结构正则化和细化，提高3D重建的保真度。

关键创新：NavCrafter的关键创新在于：1) 提出了一种多阶段相机控制机制，可以精确控制相机轨迹，实现可控的多视角合成。2) 引入了碰撞感知的相机轨迹规划器，可以生成安全且高效的相机运动轨迹。3) 结合视频扩散模型和3DGS，实现了高质量的新视角合成和高保真度的3D重建。

关键设计：在多阶段相机控制机制中，采用了双分支相机注入和注意力调制，以实现对相机姿态的精确控制。碰撞感知相机轨迹规划器利用深度信息进行碰撞检测，并采用优化算法生成平滑的运动轨迹。在3DGS流程中，采用了深度对齐监督，利用预测深度图和真实深度图之间的差异来优化3D高斯参数。结构正则化则用于约束3D高斯的形状，避免过度拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NavCrafter在多个数据集上均取得了state-of-the-art的性能。例如，在视角合成方面，NavCrafter的PSNR指标比现有方法提高了2-3dB；在3D重建方面，NavCrafter的LPIPS指标显著降低，表明重建质量更高，视觉效果更好。此外，NavCrafter在大视角变换下的性能提升尤为明显，证明了其在复杂场景下的鲁棒性。

🎯 应用场景

NavCrafter可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、机器人导航等领域。例如，可以利用单张照片快速生成逼真的3D场景，用于VR/AR体验；可以为机器人提供场景理解能力，辅助其进行导航和探索；还可以用于游戏开发，快速创建游戏场景。

📄 摘要（原文）

Creating flexible 3D scenes from a single image is vital when direct 3D data acquisition is costly or impractical. We introduce NavCrafter, a novel framework that explores 3D scenes from a single image by synthesizing novel-view video sequences with camera controllability and temporal-spatial consistency. NavCrafter leverages video diffusion models to capture rich 3D priors and adopts a geometry-aware expansion strategy to progressively extend scene coverage. To enable controllable multi-view synthesis, we introduce a multi-stage camera control mechanism that conditions diffusion models with diverse trajectories via dual-branch camera injection and attention modulation. We further propose a collision-aware camera trajectory planner and an enhanced 3D Gaussian Splatting (3DGS) pipeline with depth-aligned supervision, structural regularization and refinement. Extensive experiments demonstrate that NavCrafter achieves state-of-the-art novel-view synthesis under large viewpoint shifts and substantially improves 3D reconstruction fidelity.