Metamon-GS：通过方差引导的稠密化与光编码提升表征能力
计算机视觉与模式识别
2025-04-22 v1
摘要
3D 高斯散点（3D Gaussian Splatting, 3DGS）的引入通过利用高斯函数表示场景，推动了新视角合成技术的发展。将高斯点特征编码为锚定嵌入（anchor embeddings）显著提升了后续 3DGS 变体的性能。尽管已取得显著进展，但提升渲染性能仍具挑战。特征嵌入在不同光照条件下难以准确表示来自不同视角的颜色，导致画面呈现褪色。另一个原因是缺乏有效的稠密化策略，防止在稀疏初始化区域的高斯点增长，引发模糊和针状伪影。为此，我们提出 Metamon-GS，从方差引导的稠密化策略和多级哈希网格两个创新视角入手。稠密化策略依据像素中高梯度方差的高斯点进行引导，针对重要区域补充高斯点以提升重建质量。后者研究隐式全局光照条件，准确解读不同视角下的颜色特征嵌入。我们在公开数据集上进行了全面实验，表明 Metamon-GS 超越基线模型和前述版本，在渲染新视角方面提供卓越的画质。
引用
@article{arxiv.2504.14460,
title = {Metamon-GS: Enhancing Representability with Variance-Guided Densification and Light Encoding},
author = {Junyan Su and Baozhu Zhao and Xiaohan Zhang and Qi Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.14460},
year = {2025}
}