面向高保真物体重建的有效高斯管理
计算机视觉与模式识别
2025-11-11 v2
摘要
本文提出了一种有效的 Gaussian 管理框架，用于外观与几何的高保真场景重建。不同于近期依赖无差别属性分配的 Gaussian Splatting (GS) 方法，我们的方法引入了一种名为 \emph{GauSep} 的新颖致密化策略，该策略选择性地激活 Gaussian 颜色或法线属性。结合定制的渲染管线（称为 \emph{Separate Rendering}），该策略缓解了由双重监督引起的梯度冲突，并提升了重建质量。此外，我们开发了 \emph{GauRep}，一种自适应且集成的 Gaussian 表示，它在个体和全局层面均减少了冗余，有效平衡了模型容量与参数数量。为了提供有效管理所需的可靠几何监督，我们还引入了 \emph{CoRe}，一种新颖的表面重建模块，该模块通过置信度机制将法线场从 SDF 分支蒸馏到 Gaussian 分支。值得注意的是，我们的管理框架是模型无关的，可以无缝集成到其他架构中，在提升性能的同时减小模型大小。大量实验表明，与 SOTA 方法相比，我们的方法在重建外观和几何方面均取得了更优的性能，同时使用的参数数量显著更少。
引用
@article{arxiv.2509.12742,
title = {Effective Gaussian Management for High-fidelity Object Reconstruction},
author = {Jiateng Liu and Hao Gao and Jiu-Cheng Xie and Chi-Man Pun and Jian Xiong and Haolun Li and Junxin Chen and Feng Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.12742},
year = {2025}
}