FreeSplat：邁向室內場景自由視角合成的通用 3D 高斯散射技術

Основні поняття

FreeSplat 是一種基於 3D 高斯散射的新型框架，能夠從長序列輸入中重建幾何一致的 3D 場景，並支援自由視角合成，克服了現有方法在廣泛視角範圍內準確定位 3D 高斯體的限制。

Анотація

研究目標
本研究旨在開發一種名為 FreeSplat 的新型框架，利用 3D 高斯散射技術從長序列輸入中重建幾何一致的 3D 場景，並支援自由視角合成。
方法
FreeSplat 框架由低成本跨視角聚合和像素級三元組融合（PTF）組成。

低成本跨視角聚合：

使用純 CNN 架構進行高效的 2D 特徵提取。
在相鄰視圖之間自適應地構建成本量，以整合相機姿態信息。
利用多尺度特徵聚合結構來擴展成本量的感受野，並預測深度圖和高斯三元組。

像素級三元組融合（PTF）：

使用像素級對齊來對齊局部和全局高斯三元組。
通過融合有效對齊的三元組對來移除冗餘的 3D 高斯體。
使用輕量級 GRU 網絡聚合對齊的局部和全局高斯潛在特徵。
將全局高斯三元組解碼為高斯基元（協方差矩陣、不透明度、球諧函數係數）。
主要發現

FreeSplat 在 ScanNet 和 Replica 數據集上的實驗結果表明，與現有方法相比，它在渲染質量和新視角深度渲染精度方面具有優勢。
FreeSplat 的低成本跨視角聚合使其能夠有效處理長序列輸入，從而實現更精確的 3D 高斯體定位。
PTF 模組通過減少冗餘高斯體和聚合多視角特徵，顯著提高了渲染質量和深度估計精度。
FreeSplat 的自由視角訓練（FVT）策略通過在更廣泛的視角範圍內進行訓練，進一步增強了模型的泛化能力。
主要結論
FreeSplat 是一種有效的通用 3D 高斯散射框架，能夠從長序列輸入中重建幾何一致的 3D 場景，並支援自由視角合成。
意義
FreeSplat 的開發為基於 3D 高斯散射的場景重建和新視角合成技術帶來了顯著進步，為虛擬現實、增強現實和機器人等領域的應用提供了新的可能性。
局限性和未來研究方向

FreeSplat 在零樣本遷移學習方面仍有提升空間，特別是在處理不同數據集之間的域差異方面。
未來研究可以探索更先進的深度估計技術，以進一步提高 FreeSplat 在複雜場景中的性能。
研究 FreeSplat 在動態場景重建和新視角合成中的應用也具有重要意義。

Статистика

FreeSplat 在 ScanNet 數據集上進行了訓練，該數據集包含 1,513 個室內場景，其中 100 個場景用於訓練，8 個場景用於測試。
輸入圖像的大小調整為 384 × 512 像素。
FreeSplat 使用 Adam 優化器進行端到端訓練，初始學習率為 1e-4，並採用餘弦衰減策略。
FreeSplat 的自由視角訓練（FVT）策略隨機採樣 2 到 8 個上下文視圖，並在更廣泛的視角插值範圍內監督圖像渲染。
PTF 模組可以將高斯體的數量減少約 55.0%。
FreeSplat-fv 在 ScanNet 數據集上實現了 94.9% 的 δ < 1.25 閾值容忍度，表明其在新視角深度估計方面的準確性。

Ключові висновки, отримані з

FreeSplat: Generalizable 3D Gaussian Splatting Towards Free-View Synthesis of Indoor Scenes

by Yunsong Wang... о arxiv.org 10-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.17958.pdf

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FreeSplat 如何應用於室外場景重建和新視角合成？

FreeSplat 主要針對室內場景設計，直接應用於室外場景會面臨一些挑戰：

場景規模和深度範圍： 室外場景通常比室內場景規模更大，深度範圍更廣，這對 FreeSplat 的深度估計模塊提出了更高的要求。
動態元素： 室外場景中存在更多動態元素，例如行人、车辆等，而 FreeSplat 目前主要針對靜態場景設計。
光照變化： 室外場景的光照變化更劇烈，這會影響 FreeSplat 的顏色渲染效果。
為了解決這些問題，可以考慮以下改進方向：

深度估計： 可以探索更強大的深度估計網絡，例如使用多尺度特征融合或引入額外的深度信息，例如 LiDAR 数据。
動態場景處理： 可以借鑒動態 NeRF 的思想，例如將時間信息引入模型，或使用多個 FreeSplat 模型分别表示不同的動態元素。
光照處理： 可以使用更複雜的光照模型，例如球諧函數的高階項，或引入環境光照信息。
總之，FreeSplat 應用於室外場景需要克服一些挑戰，但通過適當的改進，其在室外場景重建和新視角合成方面仍具有巨大潜力。

如果沒有可用的相機姿態信息，FreeSplat 的性能會如何變化？

相機姿態信息對於 FreeSplat 的性能至關重要，因為：

成本體積構建： FreeSplat 依靠相機姿態信息將不同視角的特征投影到同一坐标系下，構建成本體積。如果沒有相機姿態信息，則無法構建成本體積，進而影響深度估計和特征融合。
三維高斯定位： FreeSplat 使用相機姿態信息將二維像素坐标反投影到三維空間，確定三維高斯的中心位置。如果沒有相機姿態信息，則無法准確定位三維高斯。
如果沒有可用的相機姿態信息，FreeSplat 的性能將會顯著下降，甚至無法正常工作。可以考慮以下解決方案：

姿態估計： 可以使用 Structure-from-Motion (SfM) 或 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 等技術，從圖像序列中估計相機姿態。
無監督學習： 可以探索無監督學習方法，在沒有相機姿態信息的情況下訓練 FreeSplat。例如，可以使用循環一致性損失函数，鼓勵模型在不同視角下生成一致的場景表示。
然而，這些解決方案的效果可能不如使用已知相機姿態信息，並且會增加計算複雜度。

FreeSplat 的開發如何促進虛擬實境和增強實境技術的發展？

FreeSplat 作為一種高效且通用的三維場景重建和新視角合成方法，可以促進虛擬實境（VR）和增強實境（AR）技術的發展：

更逼真的虛擬環境： FreeSplat 可以從少量圖像中重建高質量的三維場景，並支持自由視角渲染，這可以為 VR 应用提供更逼真、更沉浸式的虛擬環境。
更精準的虛擬物件放置： FreeSplat 可以準確估計場景深度信息，這有助於在 AR 应用中更精準地將虛擬物件放置到真實場景中。
更流畅的虛擬互動： FreeSplat 的高效性使其能够在移动設備等資源受限的平台上運行，這有助於實現更流畅的 VR 和 AR 互動體驗。
此外，FreeSplat 的開發也為 VR 和 AR 技術帶來了以下潛在的發展方向：

實時三維場景重建： 未來可以將 FreeSplat 與實時相機姿態估計技術相結合，實現實時三維場景重建，為 VR 和 AR 应用提供動態更新的虛擬環境。
更輕量化的三維場景表示： FreeSplat 使用三維高斯表示場景，相較於傳統的網格模型更加輕量化，這有助於降低 VR 和 AR 应用的存儲和傳輸成本。
總之，FreeSplat 的開發為 VR 和 AR 技術的發展帶來了新的可能性，其高效性、通用性和準確性將推動 VR 和 AR 应用朝著更逼真、更沉浸、更互動的方向發展。