DelowlightSplat：面向低光环境的前馈高斯溅射重建
计算机视觉与模式识别
2026-05-27 v1
摘要
从稀疏定位图像进行新视角合成和3D重建是机器人和AR/VR领域的核心任务。然而，在低光环境下，现有的前馈式3D高斯重建方法因噪声、颜色偏移和可靠性较差的对应关系而难以实现。我们提出DelowlightSplat，这是一个面向低光环境的前馈式高斯溅射框架，用于实现干净的新视角渲染。我们通过仅降低上下文视图而保持目标视图干净，构建了一个可控的多视角低光基准数据集。我们引入轻量级的Lowlight Adapter，用于残差增强以提高匹配性，并将其与基于成本体积的多视角推理相结合，直接预测干净的3D高斯。实验表明，在低光条件下，DelowlightSplat显著优于之前的前馈方法和两阶段管线。
引用
@article{arxiv.2605.26629,
title = {DelowlightSplat: Feed-Forward Gaussian Splatting for Lowlight 3D Scene Reconstruction},
author = {Fuzhen Jiang and Zengtian Xie and Zhuoran Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.26629},
year = {2026}
}