Aes3D: Aesthetic Assessment in 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2605.05155v1 📥 PDF

作者: Chuanzhi Xu, Boyu Wei, Haoxian Zhou, Xuanhua Yin, Zihan Deng, Haodong Chen, Qiang Qu, Weidong Cai

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-05-06

💡 一句话要点

提出Aes3D框架，用于3D高斯溅射场景的美学评估。

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

关键词: 3D高斯溅射 美学评估 神经渲染 数据集 轻量级模型 3D场景理解 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有3D场景评估侧重于重建质量，忽略了构图等高层次美学属性，缺乏相关数据集。
  2. 提出Aes3D框架，包含Aesthetic3D数据集和Aes3DGSNet模型，直接从3DGS图元预测美学分数。
  3. 实验表明，Aes3DGSNet在保持轻量级的同时，实现了强大的美学评估性能，建立了新基准。

📝 摘要（中文）

随着3D高斯溅射(3DGS)在沉浸式媒体和数字内容创作中受到关注，评估3D场景的美学变得重要，这有助于创作者构建更具视觉吸引力的3D内容。然而，现有的3D场景评估方法主要强调重建保真度和感知真实感，很大程度上忽略了构图、和谐和视觉吸引力等更高层次的美学属性。这种局限性来自两个关键挑战：(1)缺乏带有美学注释的通用3DGS数据集，以及(2)3DGS作为一种低级图元表示的内在性质，这使得捕获高级美学特征变得困难。为了应对这些挑战，我们提出了Aes3D，这是第一个用于评估3D神经渲染场景美学的系统框架。Aes3D包括Aesthetic3D，这是第一个专门用于3D场景美学评估的数据集，建立在我们提出的3D场景美学注释策略之上。此外，我们提出了Aes3DGSNet，一个轻量级模型，可以直接从3DGS表示预测场景级美学分数。值得注意的是，我们的模型仅在3D高斯图元上运行，无需渲染多视图图像，从而降低了计算成本和硬件要求。通过对多视图3DGS场景表示的美学监督学习，Aes3DGSNet有效地捕获了高级美学线索，并准确地回归了美学分数。实验结果表明，我们的方法在保持轻量级设计的同时，实现了强大的性能，为3D场景美学评估建立了一个新的基准。代码和数据集将在未来的版本中提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D场景评估方法主要关注重建的保真度和感知真实感，而忽略了更高层次的美学属性，如构图、和谐和视觉吸引力。此外，缺乏带有美学标注的3DGS数据集，以及3DGS作为低级图元表示的特性，使得提取高级美学特征变得困难。

核心思路：该论文的核心思路是直接从3DGS表示中学习美学特征，避免了传统方法中需要渲染多视角图像的步骤，从而降低了计算成本和硬件要求。通过构建Aesthetic3D数据集并设计Aes3DGSNet模型，实现了对3D场景美学的有效评估。

技术框架：Aes3D框架主要包含两个部分：Aesthetic3D数据集和Aes3DGSNet模型。Aesthetic3D数据集是第一个专门用于3D场景美学评估的数据集，包含了3DGS场景及其美学标注。Aes3DGSNet是一个轻量级模型，它直接以3DGS图元作为输入，预测场景级的美学分数。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于直接从3DGS表示中学习美学特征，避免了渲染多视角图像的步骤。这使得模型更加高效，并且能够更好地捕捉3D场景的内在美学属性。此外，Aesthetic3D数据集的构建也为3D场景美学评估提供了新的资源。

关键设计：Aes3DGSNet模型的具体结构未知（论文未提供详细信息，摘要中只提到是轻量级模型）。关键在于使用美学标注数据对模型进行监督学习，使其能够从3DGS图元中提取有效的美学特征。损失函数的设计目标是使模型预测的美学分数尽可能接近人工标注的分数。具体参数设置和网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了Aes3DGSNet，一个轻量级的模型，可以直接从3DGS表示预测场景级美学分数，无需渲染多视图图像，降低了计算成本和硬件要求。实验结果表明，该方法在保持轻量级设计的同时，实现了强大的性能，为3D场景美学评估建立了一个新的基准。具体的性能数据和对比基线将在后续版本中提供。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于沉浸式媒体、数字内容创作、虚拟现实和增强现实等领域。它可以帮助创作者构建更具视觉吸引力的3D内容，提升用户体验。此外，该技术还可以用于自动化的3D场景美学评估和优化，提高内容生产效率。

📄 摘要（原文）

As 3D Gaussian Splatting (3DGS) gains attention in immersive media and digital content creation, assessing the aesthetics of 3D scenes becomes important in helping creators build more visually compelling 3D content. However, existing evaluation methods for 3D scenes primarily emphasize reconstruction fidelity and perceptual realism, largely overlooking higher-level aesthetic attributes such as composition, harmony, and visual appeal. This limitation comes from two key challenges: (1) the absence of general 3DGS datasets with aesthetic annotations, and (2) the intrinsic nature of 3DGS as a low-level primitive representation, which makes it difficult to capture high-level aesthetic features. To address these challenges, we propose Aes3D, the first systematic framework for assessing the aesthetics of 3D neural rendering scenes. Aes3D includes Aesthetic3D, the first dataset dedicated to 3D scene aesthetic assessment, built on our proposed annotation strategy for 3D scene aesthetics. In addition, we present Aes3DGSNet, a lightweight model that directly predicts scene-level aesthetic scores from 3DGS representations. Notably, our model operates solely on 3D Gaussian primitives, eliminating the need for rendering multi-view images and thus reducing computational cost and hardware requirements. Through aesthetics-supervised learning on multi-view 3DGS scene representations, Aes3DGSNet effectively captures high-level aesthetic cues and accurately regresses aesthetic scores. Experimental results demonstrate that our approach achieves strong performance while maintaining a lightweight design, establishing a new benchmark for 3D scene aesthetic assessment. Code and datasets will be made available in a future version.