Depth-Regularized Optimization for 3D Gaussian Splatting in Few-Shot Images

📄 arXiv: 2311.13398v3 📥 PDF

作者: Jaeyoung Chung, Jeongtaek Oh, Kyoung Mu Lee

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-11-22 (更新: 2024-01-04)

备注: 10 pages, 5 figures; Project page: robot0321.github.io/DepthRegGS

💡 一句话要点

提出深度正则化优化方法以解决少量图像下的3D高斯点云过拟合问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D重建 高斯点云 深度估计 过拟合 计算机视觉 虚拟现实 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有方法在仅有少量图像时容易出现过拟合，导致3D场景重建质量下降。
  2. 本文提出通过引入稠密深度图作为几何指导，来缓解过拟合问题，优化高斯点云表示。
  3. 实验结果表明，所提出的方法在不同数量的图像下均展现出更为稳健的几何表现。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种优化高斯点云的方法，旨在利用有限数量的图像进行3D场景重建，同时避免过拟合。通过结合多个高斯点，能够实现卓越的视觉效果。然而，当可用图像数量较少时，模型容易对训练视图过拟合。为了解决这一问题，本文引入了稠密深度图作为几何指导，利用预训练的单目深度估计模型生成深度图，并通过稀疏的COLMAP特征点进行尺度和偏移的对齐。调整后的深度图在基于颜色的3D高斯点优化中起到了重要作用，减少了浮动伪影，并确保遵循几何约束。我们在NeRF-LLFF数据集上验证了该方法，结果显示与仅依赖图像的原始方法相比，几何表现更加稳健。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在少量图像条件下，3D高斯点云重建中出现的过拟合问题。现有方法在训练视图不足时，容易导致重建质量下降，影响视觉效果。

核心思路：为了解决过拟合问题，本文引入了稠密深度图作为几何指导。通过使用预训练的单目深度估计模型生成深度图，并与稀疏特征点对齐，从而为高斯点云的优化提供几何约束。

技术框架：整体方法包括深度图生成、特征点对齐和基于颜色的高斯点云优化三个主要模块。首先生成深度图，然后通过COLMAP特征点进行对齐，最后进行高斯点云的优化。

关键创新：本文的主要创新在于将深度图引入高斯点云优化过程，显著提升了在少量图像条件下的重建质量。这一方法与传统依赖图像的优化方法相比，增加了几何信息的约束。

关键设计：在技术细节上，采用了预训练的单目深度估计模型，并通过特征点对齐调整深度图的尺度和偏移。此外，优化过程中采用了颜色一致性损失函数，以减少浮动伪影并确保几何约束的遵循。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在使用少量图像时，几何表现相较于传统方法有显著提升。在NeRF-LLFF数据集上，优化后的高斯点云在视觉质量和几何一致性方面均表现出更好的效果，验证了深度图的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实以及计算机图形学中的场景重建。通过提高在少量图像下的3D重建质量，该方法能够为多种应用提供更为真实的视觉效果，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present a method to optimize Gaussian splatting with a limited number of images while avoiding overfitting. Representing a 3D scene by combining numerous Gaussian splats has yielded outstanding visual quality. However, it tends to overfit the training views when only a small number of images are available. To address this issue, we introduce a dense depth map as a geometry guide to mitigate overfitting. We obtained the depth map using a pre-trained monocular depth estimation model and aligning the scale and offset using sparse COLMAP feature points. The adjusted depth aids in the color-based optimization of 3D Gaussian splatting, mitigating floating artifacts, and ensuring adherence to geometric constraints. We verify the proposed method on the NeRF-LLFF dataset with varying numbers of few images. Our approach demonstrates robust geometry compared to the original method that relies solely on images. Project page: robot0321.github.io/DepthRegGS