场景重建与高保真技术：动量高斯自蒸馏，提高3DGS大规模场景隐式重建性能； 2DGS-Room，高质量室内场景重建
Momentum-GS: Momentum Gaussian Self-Distillation for High-Quality Large Scene Reconstruction
2024-12-06｜THU, Harvard|🔺9
http://arxiv.org/abs/2412.04887v1
https://huggingface.co/papers/2412.04887
https://jixuan-fan.github.io/Momentum-GS
研究背景与意义
在大规模三维场景重建领域，精确重建复杂场景对于自动驾驶、虚拟现实和环境监测等应用至关重要。然而，现有的技术如3D Gaussian Splatting（3D-GS）在处理高训练内存消耗和存储开销方面仍面临挑战。尽管混合表示方法结合了隐式和显式特征来缓解这些问题，但在并行化块训练时，重建精度往往因数据多样性不足而降低。因此，Momentum-GS的提出旨在通过动量自蒸馏的方式，确保在块间保持一致性和准确性，从而推动这一领域的进步。
研究方法与创新
Momentum-GS方法的核心创新在于引入了动量自蒸馏机制，以提升高斯解码器的性能，并将分块数量与GPU数量解耦。这一方法通过动态调整块的权重来确保重建质量，优先考虑表现不佳的块，从而提升整体一致性。此外，Momentum-GS的训练过程采用了共享高斯解码器，允许各个块在训练过程中共享信息，增强了数据的多样性和模型的鲁棒性。与现有技术相比，该方法在多个大型场景上实现了12.8%的LPIPS提升，展现出其在大规模场景重建中的潜力。
实验设计与结果分析
在实验设计中，Momentum-GS在多个具有挑战性的场景上进行了广泛评估，包括Building、Rubble、Residence、Sci-Art和MatrixCity等数据集。通过对比PSNR、SSIM和LPIPS等指标，Momentum-GS在所有场景中均表现出色，尤其是在细节保留和渲染质量方面。实验结果表明，Momentum-GS不仅在重建精度上优于其他方法，还在存储效率上表现出色，证明了其在实际应用中的可行性。
结论与展望
Momentum-GS作为一种新颖的框架，成功地结合了动量自蒸馏和混合表示技术，显著提升了大规模三维场景重建的质量与效率。未来的研究可以进一步探索如何在更复杂的场景中应用这一方法，并尝试将其扩展到实时应用中，以满足日益增长的工业需求。通过优化算法和硬件资源的结合，Momentum-GS有潜力成为大规模三维重建领域的一个重要工具。
2DGS-Room: Seed-Guided 2D Gaussian Splatting with Geometric Constrains for High-Fidelity Indoor Scene Reconstruction
2024-12-04｜THU|🔺6
http://arxiv.org/abs/2412.03428v1
https://huggingface.co/papers/2412.03428
https://valentina-zhang.github.io/2DGS-Room/
研究背景与意义
在室内场景重建领域，重建质量的提升一直是一个重要的研究方向。传统的三维重建方法往往面临着复杂空间结构和缺乏纹理区域带来的挑战。随着深度学习和神经网络的进步，基于神经辐射场（NeRF）的方法在生成高质量重建方面取得了显著进展。然而，这些方法在处理室内场景时，尤其是在纹理稀缺的区域，仍存在许多局限性。本文提出的2DGS-Room方法，旨在通过引入种子点引导的2D高斯点云分布，结合几何约束，来实现高保真度的室内场景重建。该方法不仅能够克服传统方法的不足，还能在多个评估指标上达到当前最先进的性能。
研究方法与创新
2DGS-Room的核心创新在于其种子引导机制和几何约束的结合。具体而言，该方法通过以下几个步骤提升重建质量：
种子点引导：通过从结构光重建（SfM）生成的点云中提取可靠的种子点，确保生成的2D高斯分布与场景表面对齐。这一过程通过动态优化种子点的密度来适应场景的复杂性，确保在高细节区域增加更多的高斯点。
单目深度和法向先验：引入单目深度和法向信息作为几何约束，特别是在细节丰富和纹理稀缺的区域，显著提升了重建的几何准确性。
多视图一致性约束：通过强制多个视图之间的几何和光度一致性，减少了由于光照变化和空间结构复杂性导致的浮动伪影。
这些创新不仅提高了重建的准确性和一致性，还显著缩短了训练时间，使得该方法在实际应用中具有更高的效率。
实验设计与结果分析
实验使用ScanNet和ScanNet++数据集进行评估，结果表明2DGS-Room在多个指标上均优于现有的室内重建方法。具体来说：
准确性：与其他方法相比，2DGS-Room在重建准确性上取得了显著提升，尤其是在处理复杂室内场景时，能够更好地捕捉到细节和结构。
重建完整性：通过引入种子点引导和几何约束，该方法有效减少了重建中的浮动伪影，提升了整体重建的完整性。
效率：该方法的训练时间比传统的NeRF方法缩短了约30倍，使得其在实际应用中更具可行性。
结论与展望
2DGS-Room方法通过种子点引导和几何约束的结合，为室内场景重建提供了一种新的思路。未来的研究可以进一步探索如何结合更多的先验知识和约束条件，以提升重建的质量和效率。此外，如何将该方法推广到更复杂的场景和动态环境中，也是值得深入探讨的方向。
