SSA-3DGS：用于3D高斯泼溅的屏幕空间伪影无监督去除
图形学
2026-07-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
新视角合成（NVS）方法，如3D高斯泼溅（3DGS），在很大程度上依赖于干净、多视角一致、有姿态的输入图像的假设。真实世界采集可能因屏幕空间伪影——固定在2D图像平面而非3D世界的静态遮挡——而违反这一假设。常见示例包括物理传感器缺陷、环境障碍（如镜头外壳上的雨或泥）、采集障碍（如拇指遮挡相机传感器或行车记录仪画面中可见的仪表板）以及数字叠加（如水印或UI元素）。当存在时，它们会被错误地烘焙到3D几何中，成为“漂浮物”或近相机伪影，降低新视角渲染的质量。在这项工作中，我们提出了SSA-3DGS，一个无监督框架，联合优化3D场景和可学习的2D叠加层，以恢复干净的3D场景和损坏伪影。通过利用跨视角的几何一致性，我们的方法在无监督或手动输入的情况下有效地将静态伪影与3D场景几何分离。在多样化的合成损坏和自采集的真实世界数据集上，SSA-3DGS在相同损坏输入上训练的3DGS上，重建保真度提高了高达9 dB PSNR，同时忠实地保留了损坏伪影。
引用
@article{arxiv.2607.05598,
title = {SSA-3DGS: Unsupervised Removal of Screen-Space Artifacts for 3D Gaussian Splatting},
author = {Kristof Overdulve and Lode Jorissen and Nick Michiels},
journal= {arXiv preprint arXiv:2607.05598},
year = {2026}
}