Leveraging NeRF-Rendered Images for 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2606.09034v1 📥 PDF

作者: Mizuki Morikawa, Yuta Shimizu, Chunyu Li, Yusuke Monno, Masatoshi Okutomi

分类: cs.CV

发布日期: 2026-06-08

备注: ICIP 2026

💡 一句话要点

提出利用NeRF渲染图像以提升3D高斯点云渲染质量

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

关键词: 神经辐射场 3D高斯点云 新视角合成 街景渲染 图像增强 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的3DGS方法在渲染质量上无法与NeRF相媲美，而NeRF的渲染速度较慢，限制了其在实时应用中的使用。
  2. 本文提出通过利用NeRF渲染图像来训练3DGS，特别是在街景场景中，旨在结合两者的优点，提升渲染效果。
  3. 实验结果显示，所提方法在一个合成数据集和两个真实数据集上均显著提升了街景渲染质量，同时保持了3DGS的渲染速度。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）和3D高斯点云（3DGS）是新视角合成的两种主流方法，前者渲染质量高，后者渲染速度快。本文提出利用NeRF渲染的图像来增强3DGS的性能，特别针对街景场景，采用预训练的街景特定NeRF方法生成训练图像。在3DGS训练中，使用NeRF渲染图像去除街景输入视图中的瞬态物体，并生成鸟瞰图作为额外视图，从而将NeRF的高质量渲染特性引入3DGS。此外，结合基于扩散的图像增强技术，提高额外视图的图像质量。实验结果表明，该方法在保持3DGS速度的同时，显著提升了街景渲染质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3DGS方法在街景渲染中质量不足的问题，同时克服NeRF渲染速度慢的缺陷。

核心思路：通过利用NeRF生成的高质量图像作为训练数据，来提升3DGS的渲染质量，特别是针对街景场景的应用。

技术框架：整体方法分为两个主要阶段：首先使用预训练的NeRF生成街景图像，然后将这些图像用于3DGS的训练，去除瞬态物体并生成鸟瞰图。

关键创新：最重要的创新在于将NeRF的高质量渲染与3DGS的高效渲染相结合，通过图像增强技术提升额外视图的质量，形成了一种新的训练策略。

关键设计：在训练过程中，采用了特定的损失函数来优化去除瞬态物体的效果，并设计了基于扩散的图像增强模块，以提高生成视图的清晰度和细节表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在街景渲染质量上相较于传统3DGS方法有显著提升，具体表现为在合成数据集上渲染质量提高了XX%，在真实数据集上提升了YY%，同时保持了3DGS的快速渲染能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、虚拟现实和城市规划等场景，能够为这些领域提供高质量的街景渲染解决方案。通过提升渲染质量和速度，该方法在实时应用中具有重要的实际价值，未来可能推动相关技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Neural radiance field (NeRF) and 3D Gaussian splatting (3DGS) are two mainstream approaches for novel view synthesis. They often show complementary performance, i.e., 3DGS demonstrating faster rendering speed and NeRF demonstrating higher rendering quality. Motivated by this, we propose leveraging NeRF-rendered images for 3DGS. Specifically, we target street scenes and utilize a pre-trained street-specific NeRF method to produce training images for a target 3DGS method. In our 3DGS training, NeRF-rendered images are used to remove transient objects in street-level input views and to generate bird's-eye views as additional views, inheriting the higher-quality rendering of NeRF into 3DGS. We further incorporate a diffusion-based image enhancement to improve the image quality of the additional views. Experimental results on one synthetic and two real datasets demonstrate that our proposed method improves street-scene rendering while preserving the speed of 3DGS and the quality of NeRF.