基于结构感知与区域优先 3D 高斯的高效场景建模
计算机视觉与模式识别
2026-02-06 v2
摘要
以高保真度和高效率重建 3D 场景仍然是计算机视觉与图形学的核心追求。3D Gaussian Splatting (3DGS) 的最新进展利用高斯基元实现了真实感渲染，然而其建模过程仍主要受光度监督支配。这种依赖性常导致不规则的空间分布和无差别的基元调整，很大程度上忽略了潜在的几何上下文。在本工作中，我们从几何视角重新思考高斯建模，并引入 Mini-Splatting2，这是一个耦合了结构感知分布与区域优先优化的高效场景建模框架，将 3DGS 推向几何约束范式。结构感知分布通过结构化重组和表示稀疏性来增强空间规律性，确保为紧凑组织提供均衡的结构覆盖。区域优先优化通过几何显著性和计算选择性来提升训练区分度，促进适当的结构涌现以实现快速收敛。这些机制缓解了表示紧凑性、收敛加速和渲染保真度之间长期存在的矛盾。大量实验表明，Mini-Splatting2 在保持 SOTA 视觉质量的同时，所需高斯数量减少达 4 倍，优化速度提升达 3 倍，为结构化且高效的 3D 高斯建模铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2411.12788,
title = {Efficient Scene Modeling via Structure-Aware and Region-Prioritized 3D Gaussians},
author = {Guangchi Fang and Bing Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.12788},
year = {2026}
}