CrossView-GS：用于大规模场景重建的跨视角高斯泼溅
计算机视觉与模式识别
2025-04-29 v2
摘要
3D Gaussian Splatting (3DGS) 利用密集分布的高斯基元进行高质量的场景表示与重建。虽然现有的 3DGS 方法在视角变化较小的场景中表现良好，但跨视角数据带来的巨大视角变化给这些方法带来了优化挑战。为了解决这些问题，我们提出了一种基于多分支构建与融合的大规模场景重建跨视角高斯泼溅新方法。我们的方法将不同视角集的模型作为多个独立分支独立重建，以建立高斯分布的基线，从而在初始化和致密化过程中为跨视角重建提供可靠的先验。具体而言，引入了梯度感知正则化策略以缓解由显著视角差异引起的平滑问题。此外，利用独特的 Gaussian 补充策略将多分支的互补信息整合到跨视角模型中。在基准数据集上的大量实验表明，与最先进的方法相比，我们的方法在新视角合成中取得了优越的性能。
引用
@article{arxiv.2501.01695,
title = {CrossView-GS: Cross-view Gaussian Splatting For Large-scale Scene Reconstruction},
author = {Chenhao Zhang and Yuanping Cao and Lei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.01695},
year = {2025}
}