用于新型城市视图合成的混合高斯溅射
计算机视觉与模式识别
2025-10-15 v1
摘要
本 paper 描述了 Qualcomm AI Research 对 RealADSim-NVS 挑战的解决方案，后者在 ICCV 2025 的 RealADSim 工作坊上举办。该挑战涉及街景场景的新视图合成，参赛者需从在某些训练遍历中捕获的车辆中心帧，生成来自不同遍历（例如不同街道车道或车辆方向）所见的同一城市环境渲染。我们的解决方案灵感来自场景生成和生成式模拟器中混合方法，将高斯溅射与扩散模型相结合，包含两个阶段：首先，我们对场景进行 3D 重建，并从目标相机所见位置渲染新视图；随后，我们利用专用的单步扩散模型对 resulting frames 进行增强。我们讨论了高斯原始值初始化以及增强器模型微调及其训练数据 curated 的具体选择。我们报告了该模型设计的性能，并对其组件进行消融分析，以 PSNR、SSIM 和 LPIPS 衡量新视图质量。在公开排行榜上报告的测试结果中，我们的方案获得了 0.432 的综合得分，名列第二。
引用
@article{arxiv.2510.12308,
title = {Hybrid Gaussian Splatting for Novel Urban View Synthesis},
author = {Mohamed Omran and Farhad Zanjani and Davide Abati and Jens Petersen and Amirhossein Habibian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.12308},
year = {2025}
}
备注
ICCV 2025 RealADSim Workshop