GaussFusion:用于野外 3D 重建的几何信息视频生成器
计算机视觉与模式识别
2026-03-31 v2
摘要
我们提出了 GaussFusion,一种改进野外 3D 高斯溶解 (3DGS) 重建的新方法。GaussFusion 缓解了常见的 3DGS 缺陷,包括因相机姿态错误、覆盖不完整和几何初始化噪声引起的浮动、闪烁和模糊。不同于仅基于单一重建管道的先前 RGB 方法,我们的方法引入了一种几何信息视频到视频生成器,通过优化基于和 feed-forward 方法对 3DGS 渲染进行跨方法的细化。给定一个现有重建,我们渲染一个高斯原始视频缓冲区编码深度、法线、不透明度和协方差,该生成器对其进行细化,以产生时序连贯、无缺陷的帧。我们进一步引入了缺陷合成管道,以模拟多样化的退化模式,确保鲁棒性和泛化性。GaussFusion 在新视角合成基准测试中实现了最佳性能,同时一个高效变体以 15 FPS 实时运行,保持类似的性能,使其能够用于交互式 3D 应用。
引用
@article{arxiv.2603.25053,
title = {GaussFusion: Improving 3D Reconstruction in the Wild with A Geometry-Informed Video Generator},
author = {Liyuan Zhu and Manjunath Narayana and Michal Stary and Will Hutchcroft and Gordon Wetzstein and Iro Armeni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.25053},
year = {2026}
}
备注
CVPR 2026 main paper camera-ready. Project page: http://research.zhuliyuan.net/projects/GaussFusion/