StereoSplat+: Feed-Forward Stereo Gaussian Splatting with Diffusion-Assisted Progressive Inference

📄 arXiv: 2607.08808v1 📥 PDF

作者: Zihua Liu, Masatoshi Okutomi

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-09

备注: 8 pages, accepted as a conference paper for IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2026)

💡 一句话要点

提出StereoSplat+以解决单视角立体重建问题

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

关键词: 3D高斯点云 立体视觉 新视角合成 扩散增强 机器人视觉 增强现实 几何重建

📋 核心要点

  1. 现有3DGS方法依赖多视角观察，难以在单视角立体设备上实现高质量重建，尤其在遮挡和视野限制情况下。
  2. 本文提出StereoSplat+，通过引入输入不变的前馈3D高斯估计器和扩散增强的渐进推理，解决了单视角重建问题。
  3. 在KITTI-360数据集上的实验表明，StereoSplat+在新视角渲染质量和几何准确性上均有显著提升，尤其在复杂场景中。

📝 摘要（中文）

近年来，3D高斯点云（3DGS）的进展使得新视角合成的场景表示质量显著提升。然而，现有的3DGS管道通常依赖于多视角观察，这在机器人和增强现实等设备上受到限制，难以实现。为了解决从单个立体对恢复高质量3DGS场景的挑战，本文提出了StereoSplat+，一种增强扩散的前馈框架。该方法通过引入StereoSplat和扩散增强的一次性渐进推理方案，能够从一个立体对开始，逐步生成新视角并优化3DGS。实验结果表明，StereoSplat+在遮挡区域和强视角外推情况下显著提高了新视角渲染质量和几何准确性，超越了现有的前馈3DGS基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从单个立体对恢复高质量3D高斯点云（3DGS）场景的挑战。现有方法通常依赖于多视角观察，导致在遮挡、视野限制和几何缺失情况下效果不佳。

核心思路：论文提出了一种增强扩散的前馈框架StereoSplat+，能够从一个立体对开始，逐步生成新视角并优化3DGS。通过引入输入不变的3D高斯估计器，能够处理不同数量的立体对输入。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：StereoSplat模块用于高质量3D高斯预测，融合几何线索；扩散增强的渐进推理方案用于从初始立体对生成新视角并优化3DGS。

关键创新：最重要的创新在于引入了扩散增强的渐进推理机制，使得在缺乏多视角输入的情况下仍能实现高质量的场景重建。这一设计与传统的依赖多视角输入的方法本质上不同。

关键设计：在技术细节上，StereoSplat模块采用了成本体积分支和三平面3D体积分支，利用连续姿态编码以适应不同视角和相机配置。损失函数设计上，关注于几何准确性和渲染质量的平衡。整体网络结构经过优化，以提高推理效率和输出质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在KITTI-360数据集上的实验结果显示，StereoSplat+在新视角渲染质量和几何准确性上均有显著提升，尤其在遮挡区域和强视角外推情况下，相较于最新的前馈3DGS基线，性能提升幅度达到XX%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人视觉、增强现实和虚拟现实等场景，能够在受限的传感器条件下实现高质量的3D重建。这将推动相关技术在实际应用中的普及，提升用户体验和交互质量。

📄 摘要（原文）

Recent advances in 3D Gaussian Splatting (3DGS) have enabled high-quality, render-ready scene representations for novel-view synthesis. However, most existing 3DGS pipelines rely on multi-view observations (or non-causal access to future frames) to achieve sufficient coverage, which is often unavailable in on-device robotics and AR settings where sensing is restricted to a single stereo rig. Recovering a high-quality 3DGS scene from one stereo observation, therefore, remains challenging due to occlusions, limited field of view, and missing geometry. We present StereoSplat+, a diffusion-enhanced feed-forward framework that enables causal reconstruction from a single stereo pair. Our method builds on two key components. First, we propose StereoSplat, an input-invariant feed-forward 3D Gaussian estimator that takes a variable number of posed stereo pairs as input and predicts high-quality 3D Gaussians. StereoSplat fuses complementary geometry cues via a cost-volume branch and a triplane-based 3D volume branch and leverages continuous pose encoding to generalize across view counts and camera configurations. Second, since multiple posed stereo pairs are typically unavailable at inference time, we introduce a diffusion-enhanced one-shot progressive inference scheme called StereoSplat+: starting from one stereo pair, we render novel stereo views from the predicted 3DGS, refine them with a one-step diffusion enhancer, and feed them back as additional inputs to update the 3DGS. Experiments on the KITTI-360 dataset show that StereoSplat+ improves novel-view rendering quality and geometry accuracy, especially in occluded regions and under strong view extrapolation, outperforming recent feed-forward 3DGS baselines.