AsySplat: Efficient Asymmetric 3D Gaussian Splatting for Long-Sequence Scene Modeling
作者: Yingji Zhong, Dave Zhenyu Chen, Fuzhao Ou, Youyu Chen, Zhihao Li, Lanqing Hong, Dan Xu
分类: cs.CV
发布日期: 2026-07-13
备注: The project page is at https://zhongyingji.github.io/asysplat/
💡 一句话要点
提出AsySplat以解决长序列场景建模中的计算冗余问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 长序列建模 新视角合成 3D高斯点云 计算效率 不对称架构 参数优化 虚拟现实 增强现实
📋 核心要点
- 现有的3D高斯点云模型在长序列新视角合成中存在显著的计算冗余，影响效率。
- 论文提出了一种不对称的架构，通过解耦几何和外观建模，优化计算资源的使用。
- 在32视图960P输入下，模型实现了近800倍的速度提升，并在参数数量和训练开销上显著优于现有模型。
📝 摘要（中文）
近年来，通用的3D高斯点云模型在长序列新视角合成（NVS）方面取得了进展，但伴随而来的是显著的计算冗余。我们发现，通过两个观察可以减轻这种冗余：高精度几何信息并非高质量NVS的严格要求；外观学习通常比几何恢复更为简单。基于这些见解，我们提出了一种不对称架构，解耦了几何和外观建模。几何分支处理粗粒度的标记，负责多视图重建，而外观分支则在细粒度标记上操作，以更少的参数捕捉细节。这两个分支通过双向连接进行交互，实现了相互指导。该方法有效减少了计算冗余，提高了参数效率，使得更小的模型也能实现强大的性能。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决长序列新视角合成中的计算冗余问题。现有方法在实现高质量合成时，往往需要高精度的几何信息，导致计算资源的浪费。
核心思路：论文的核心思路是通过不对称架构解耦几何和外观建模，利用粗粒度和细粒度标记分别处理几何和外观信息，从而优化计算效率。
技术框架：整体架构包括两个主要分支：几何分支和外观分支。几何分支负责处理粗粒度的标记，进行多视图重建；外观分支则通过细粒度标记捕捉细节。两个分支通过双向连接进行交互，互相指导。
关键创新：最重要的技术创新在于不对称架构的设计，使得几何和外观建模可以独立优化，显著减少了计算冗余，并提高了模型的参数效率。
关键设计：在参数设置上，几何分支使用了大部分参数以处理粗粒度信息，而外观分支则使用较少的参数专注于细节捕捉。损失函数的设计也考虑了两者的互补性，确保了模型的整体性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，AsySplat在32视图960P输入下，能够与基于优化的方法相匹配，同时实现近800倍的速度提升。此外，该模型在参数数量上显著低于现有的最先进通用模型，训练和推理开销也得到了有效降低，整体效率显著提高。
🎯 应用场景
该研究在长序列场景建模和新视角合成领域具有广泛的应用潜力，尤其适用于虚拟现实、增强现实以及电影制作等需要高效场景重建的场景。通过优化计算资源的使用，能够在移动设备和实时应用中实现更高效的图像合成，推动相关技术的发展。
📄 摘要（原文）
Recent generalizable 3D Gaussian Splatting models have advanced long-sequence novel view synthesis (NVS), but at the cost of substantial redundant computation. We identify that the redundancy can be mitigated based on two observations: (i) high-precision geometry is not strictly required for high-quality NVS; (ii) appearance learning is generally easier than geometry recovery. Motivated by these insights, we propose an asymmetric architecture that decouples geometry and appearance modeling. The geometry branch processes coarse-grained tokens with most of the parameters for multi-view reconstruction, while the appearance branch operates on fine-grained tokens to capture details using significantly fewer parameters. The two branches interact through bilateral connections, enabling mutual guidance for their respective tasks. This task-aware asymmetry reduces the computational redundancy and allocates the computation more judiciously, thereby increasing parameter efficiency and enabling smaller models to achieve strong performance. On 32-view 960P inputs, our model matches optimization-based methods while delivering nearly 800x speedup, and surpasses the zero-shot performance of state-of-the-art generalizable models with markedly fewer parameters and reduced training/inference overhead, achieving an overall efficiency improvement.