野外稀疏视角3D高斯溅写

我们提出一种用于无约束真实场景（包含干扰项）的3D稀疏视角合成框架。不同于现有方法主要从受约束图像集合进行新视角合成（无瞬时元素），或利用无约束密集图像集合增强真实场景下的3D表征本方法不仅有效处理稀疏无约束图像集合，还能实现高质量3D渲染结果。为此，我们引入基于扩散模型的参考引导视角细化，利用瞬时掩码和参考图像增强3D表征并消除渲染视图中的伪影。此外，我们通过沿指定向生成伪视图并结合稀疏感知的高斯复制策略，来扩充稀疏区域的高斯点。大量实验表明，我们的方法在公开数据集上 consistently 优于现有方法（PSNR提升17.2%，SSIM提升10.8%，LPIPS下降4.0%），并提供高保真度的3D渲染结果。此突破为实现无需耗时的真实场景数据获取铺平了道路。我们的项目页面可在 $\href{https://robotic-vision-lab.github.io/SaveWildGS/}{这里}$ 访问。