从像素到原语：3D 高斯溶解场景变化检测

建立在高斯溶解上的场景变化检测方法普遍遵循渲染-比较范式：将事前场景渲染为 2D 并通过像素或特征残差与事后图像进行比较。本文将基于高斯溶解的场景变化检测问题从像素视角转为原语视角。我们提供了原语属性（位置、各向异性协方差和颜色）本身携带 sufficient 信号用于场景变化检测的直接证据。原语空间比较的难点在于高斯溶解表示的非受限性：独立优化会导致原始解的数量、位置、形状和颜色在无变化区域也存在差异。我们采用几何和光度漂移的各向异性模型，辅以每个高斯受约束程度的可观测性项。直接作用于原语可赋予我们的方法两个区别于渲染-比较方法的属性：其变化图在构建上即具有多视角一致性，先前工作需通过额外优化目标学习实现；几何和外观变化分别评分，无需监督或外部模型依赖，即可识别不仅何处发生变化，更具体是哪种类型的变化，将结构性变化（如新增物体）与表面级变化（如颜色变化）区分开来。在真实世界基准上，GS-DIFF 相较于先前的最先进方法提高约 17% 的平均交并比。