动态3D重建与渲染：动态高光反射场景3DGS；稀疏视角重建3DGS
SpectroMotion: Dynamic 3D Reconstruction of Specular Scenes
2024-10-22｜NYCU, UIUC|🔺24
http://arxiv.org/abs/2410.17249v1
https://huggingface.co/papers/2410.17249
https://cdfan0627.github.io/spectromotion/
研究背景与意义
在计算机视觉和图形学领域，动态场景的重建一直是一个具有挑战性的研究方向。尤其是在涉及到高光反射的动态场景中，现有的方法往往无法有效地捕捉复杂的光照变化和物体运动。SpectroMotion方法的提出，正是为了填补这一空白。通过结合3D高斯点云（3D Gaussian Splatting, 3DGS）、物理基础渲染（Physically-Based Rendering, PBR）和变形场（Deformation Fields），此方法旨在实现高质量的动态高光场景重建。
当前的3DGS扩展方法在动态场景重建方面存在显著的局限性，尤其是在处理动态高光表面时。SpectroMotion通过引入残差校正技术，确保在变形过程中能够准确计算表面法线，同时结合可变形环境图以适应时变光照条件，从而克服了这些挑战。该方法不仅在视图合成方面超越了现有技术，还成为唯一能够合成真实世界动态高光场景的3DGS方法，标志着动态场景重建的重大进展。
研究方法与创新
SpectroMotion方法的创新主要体现在以下几个方面：
残差校正技术：在变形过程中，准确计算表面法线是高光渲染的关键。该方法通过引入残差校正，显著提高了法线的计算精度，确保了动态场景中的高光效果。
可变形环境图：传统的环境图无法有效应对动态光照变化。SpectroMotion通过引入可变形环境图，能够灵活适应动态场景中的光照变化，从而提高了渲染的真实性和准确性。
粗到细的训练策略：该方法采用分阶段的训练策略，首先稳定静态场景的几何结构，然后引入动态元素，最后处理高光渲染。这一策略确保了在处理复杂动态场景时，几何结构的稳定性和高光效果的准确性。
这些创新使得SpectroMotion在动态场景重建中表现出色，尤其是在处理高光反射和复杂光照条件下，能够实现前所未有的渲染质量。
实验设计与结果分析
在实验中，研究者使用了多个真实世界的数据集进行验证，特别是NeRF-DS数据集和HyperNeRF数据集。实验结果表明，SpectroMotion在多个指标上均优于现有的基准方法，如PSNR、SSIM和LPIPS等。具体而言，SpectroMotion在动态高光物体的视图合成中表现出色，能够准确捕捉到动态场景中的光照变化和物体运动。
在定量评估中，SpectroMotion在NeRF-DS数据集上达到了26.80的PSNR，显著高于其他基准方法。同时，在视觉效果上，SpectroMotion能够生成更为真实和细腻的动态高光效果，成功地展示了其在动态场景重建中的优势。
结论与展望
SpectroMotion方法的提出，标志着动态高光场景重建领域的一次重要突破。通过结合先进的技术和创新的方法，该研究不仅提升了动态场景的重建质量，还为未来的研究提供了新的思路和方法。
尽管该方法在动态高光场景重建中取得了显著成果，但仍存在一些局限性，例如在处理极端动态场景时可能会出现不稳定现象。未来的研究可以进一步探索如何提高模型的鲁棒性，同时扩展其在更广泛应用场景中的适用性。通过不断优化和完善，SpectroMotion有望在计算机视觉和图形学的实际应用中发挥更大的作用。
3DGS-Enhancer: Enhancing Unbounded 3D Gaussian Splatting with View-consistent 2D Diffusion Priors
http://arxiv.org/abs/2410.16266v1
https://huggingface.co/papers/2410.16266
https://xiliu8006.github.io/3DGS-Enhancer-project
研究背景与意义
在计算机视觉和图形学领域，新视角合成（Novel View Synthesis, NVS）旨在从多个输入图像或视频中生成场景的未见视角。近年来，3D高斯点云（3D Gaussian Splatting, 3DGS）方法因其高效的渲染管线和出色的照片真实感而受到广泛关注。然而，在输入视角稀疏的情况下，生成高质量的未见视角依然面临挑战。这是由于在欠采样区域的信息不足，常常导致显著的伪影问题。因此，提升3DGS模型的渲染质量成为了一个亟待解决的问题。
本研究提出了3DGS-Enhancer，一个新颖的管道，旨在通过引入2D视频扩散先验来解决3D视角一致性问题。该方法通过在视频生成过程中实现时间一致性，恢复渲染的未见视角的视角一致潜在特征，并将其与输入视角整合，从而显著提升渲染性能。通过在大规模无界场景数据集上的广泛实验，结果表明，3DGS-Enhancer在重建性能和高保真渲染结果上优于现有的最先进方法。
研究方法与创新
3DGS-Enhancer的核心在于利用视频扩散模型来实现2D图像恢复的3D一致性。该方法的流程如下：
视频扩散先验：采用预训练的图像引导稳定视频扩散模型（Stable Video Diffusion），通过时间卷积层确保解码输出的时间一致性。 空间-时间解码器：该解码器有效整合原始渲染图像的高质量信息与恢复的潜在特征，以生成一致且高质量的图像。 置信度感知的3D高斯点云细化策略：该策略通过评估生成图像与真实图像之间的距离，动态调整细化过程中的权重，最大限度地减小伪影影响。
与传统方法相比，3DGS-Enhancer在处理稀疏输入时表现出色，能够生成更具细节和真实感的图像。
实验设计与结果分析
本研究在DL3DV数据集上进行了广泛的实验，比较了3DGS-Enhancer与现有最先进的NVS方法的性能。实验结果显示，3DGS-Enhancer在PSNR、SSIM和LPIPS等指标上均优于其他方法，尤其在处理高频细节和视角一致性方面表现突出。
具体而言，3DGS-Enhancer在3视角、6视角和9视角的情况下，分别达到了14.33、16.94和18.50的PSNR值，显著高于其他基线方法。通过对比实验，发现该方法能够有效去除伪影，同时保持高视角一致性，生成的未见视角图像质量显著提升。
结论与展望
本研究提出的3DGS-Enhancer为提升低质量3DGS渲染结果提供了一种有效的新方法，成功地将视频扩散模型应用于3D表示增强。尽管取得了良好的实验结果，但本方法仍依赖于相邻视角进行连续插值，未来的研究可以探索如何将该方法扩展到单视图3D模型生成中。此外，进一步结合置信度图与视频生成模型，有望在无需后处理的情况下生成更符合真实3D世界的图像。
总体而言，3DGS-Enhancer在无界场景的3D重建和新视角合成领域展现了强大的潜力，具有广泛的应用前景。
