ARTDECO：基于结构化场景表示的高效高保真即时 3D 重建
计算机视觉与模式识别
2025-10-10 v1
摘要
单摄像机图像序列的即时三维重建是计算机视觉中的长期挑战，对于实到仿真、AR/VR 和机器人等应用至关重要。现有方法面临主要权衡：按场景优化可获得高保真度，但计算成本高；而面向 feed-forward 的基础模型可实现实时推理，但在准确性和鲁棒性方面受限。本文提出 ARTDECO 框架，结合 feed-forward 模型的效率与基于 SLAM 的管道的可靠性。ARTDECO 使用 3D 基础模型进行姿态估计和点预测，配合高斯解码器将多尺度特征转化为结构化三维高斯。为在规模上维持保真度和效率，我们设计了具有层次性的高斯表示和面向 LOD 的渲染策略，提高渲染保真度同时降低冗余。在八个多样化的室内外基准测试中，ARTDECO 提供了相当于 SLAM 的交互式性能、类似于 feed-forward 系统的鲁棒性以及接近按场景优化的重建质量，为实现高几何精度和高视觉保真度的现实环境即时数字化提供了实用路径。更多演示请访问我们的项目页面：https://city-super.github.io/artdeco/。
引用
@article{arxiv.2510.08551,
title = {ARTDECO: Towards Efficient and High-Fidelity On-the-Fly 3D Reconstruction with Structured Scene Representation},
author = {Guanghao Li and Kerui Ren and Linning Xu and Zhewen Zheng and Changjian Jiang and Xin Gao and Bo Dai and Jian Pu and Mulin Yu and Jiangmiao Pang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.08551},
year = {2025}
}