GSsplat: Generalizable Semantic Gaussian Splatting for Novel-view Synthesis in 3D Scenes

📄 arXiv: 2505.04659v1 📥 PDF

作者: Feng Xiao, Hongbin Xu, Wanlin Liang, Wenxiong Kang

分类: cs.GR

发布日期: 2025-05-07

💡 一句话要点

提出GSsplat，通过可泛化语义高斯溅射实现高效的三维场景新视角合成。

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

关键词: 新视角合成 语义分割 高斯溅射 神经渲染 三维场景理解

📋 核心要点

  1. 现有基于神经辐射场的方法在新视角图像和语义地图合成中存在速度和分割性能的局限性。
  2. GSsplat通过预测场景自适应高斯分布参数，避免了传统高斯溅射的耗时优化过程，提升了泛化能力。
  3. 该方法通过偏移学习和点级交互模块增强高斯对空间的感知，在语义合成任务上取得了SOTA性能和速度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种可泛化语义高斯溅射方法（GSsplat），用于高效的新视角合成。该模型通过一次输入预测场景自适应高斯分布的位置和属性，取代了传统场景特定高斯溅射的密集化和剪枝过程。在多任务框架中，设计了一个混合网络来提取颜色和语义信息并预测高斯参数。为了增强高斯对空间的感知能力，从而实现高质量的渲染，我们提出了一种基于分组监督的偏移学习模块和一个具有空间单元聚合的点级交互模块。在不同数量的多视角输入下进行评估时，GSsplat以最快的速度实现了最先进的语义合成性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决三维场景理解中，从多个视角输入合成未见场景的新视角图像和语义图的问题。现有基于神经辐射场的方法虽然能够实现新视角合成，但普遍存在渲染速度慢、语义分割精度不高等问题，难以满足高效应用的需求。传统高斯溅射方法虽然渲染速度快，但需要针对每个场景进行优化，泛化能力差。

核心思路：GSsplat的核心思路是学习一个可泛化的模型，直接从输入图像预测场景中高斯分布的参数，从而避免了传统高斯溅射中耗时的场景特定优化过程。通过预测高斯分布的位置、颜色、语义信息等属性，实现新视角的图像和语义图合成。这种方法旨在兼顾渲染速度和泛化能力，实现高效且准确的语义新视角合成。

技术框架：GSsplat的整体框架是一个多任务学习框架，包含以下几个主要模块：1) 混合网络：用于提取输入图像的颜色和语义信息，并预测高斯参数。2) 偏移学习模块：通过分组监督的方式学习高斯分布的偏移量，增强高斯对空间的感知能力。3) 点级交互模块：利用空间单元聚合的方式进行点级别的特征交互，进一步提升渲染质量。整个流程是，首先输入多视角图像，通过混合网络提取特征并预测高斯参数，然后利用偏移学习模块和点级交互模块优化高斯分布，最后进行渲染得到新视角的图像和语义图。

关键创新：GSsplat的关键创新在于其可泛化的设计。与传统高斯溅射需要针对每个场景进行优化不同，GSsplat通过学习一个通用的模型，可以直接从输入图像预测高斯参数，从而实现了快速的新视角合成。此外，偏移学习模块和点级交互模块的设计也有效地提升了渲染质量。

关键设计：混合网络的具体结构未知，但其作用是提取颜色和语义信息并预测高斯参数。偏移学习模块通过分组监督的方式学习偏移量，具体的损失函数和分组策略未知。点级交互模块利用空间单元聚合的方式进行特征交互，具体的聚合方式和单元大小未知。论文中可能还包含一些关于高斯参数初始化、渲染过程中的优化等技术细节，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GSsplat在语义新视角合成任务上取得了state-of-the-art的性能，并且渲染速度最快。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有给出，但强调了GSsplat在速度和精度上的优势。

🎯 应用场景

GSsplat在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实/增强现实等领域具有广泛的应用前景。例如，机器人可以利用GSsplat快速生成周围环境的新视角图像和语义地图，从而更好地进行路径规划和目标识别。在自动驾驶中，GSsplat可以用于模拟不同视角下的场景，从而提升自动驾驶系统的鲁棒性和安全性。在VR/AR中，GSsplat可以用于生成逼真的虚拟场景，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

The semantic synthesis of unseen scenes from multiple viewpoints is crucial for research in 3D scene understanding. Current methods are capable of rendering novel-view images and semantic maps by reconstructing generalizable Neural Radiance Fields. However, they often suffer from limitations in speed and segmentation performance. We propose a generalizable semantic Gaussian Splatting method (GSsplat) for efficient novel-view synthesis. Our model predicts the positions and attributes of scene-adaptive Gaussian distributions from once input, replacing the densification and pruning processes of traditional scene-specific Gaussian Splatting. In the multi-task framework, a hybrid network is designed to extract color and semantic information and predict Gaussian parameters. To augment the spatial perception of Gaussians for high-quality rendering, we put forward a novel offset learning module through group-based supervision and a point-level interaction module with spatial unit aggregation. When evaluated with varying numbers of multi-view inputs, GSsplat achieves state-of-the-art performance for semantic synthesis at the fastest speed.