LongSplat: Robust Unposed 3D Gaussian Splatting for Casual Long Videos

📄 arXiv: 2508.14041v1 📥 PDF

作者: Chin-Yang Lin, Cheng Sun, Fu-En Yang, Min-Hung Chen, Yen-Yu Lin, Yu-Lun Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-19

备注: ICCV 2025. Project page: https://linjohnss.github.io/longsplat/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出LongSplat以解决长视频中的视角合成问题

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

关键词: 长视频理解 新视角合成 3D高斯点云 姿态估计 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的新视角合成方法在处理长视频时面临姿态漂移和几何初始化不准确等问题，导致渲染质量下降。
  2. LongSplat通过增量联合优化、学习的姿态估计和八叉树锚点形成机制，提供了一种新的无姿态3D高斯点云处理框架。
  3. 实验结果显示，LongSplat在多个基准测试中实现了最先进的性能，显著提升了渲染质量和计算效率。

📝 摘要（中文）

LongSplat解决了从随意捕获的长视频中进行新视角合成（NVS）所面临的关键挑战，这些视频通常具有不规则的相机运动、未知的相机姿态和广阔的场景。现有方法常常遭遇姿态漂移、不准确的几何初始化和严重的内存限制。为了解决这些问题，LongSplat引入了一种稳健的无姿态3D高斯点云框架，具有增量联合优化、基于学习的姿态估计模块和高效的八叉树锚点形成机制。大量实验表明，LongSplat在渲染质量、姿态准确性和计算效率上显著优于现有方法，取得了最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从随意捕获的长视频中进行新视角合成时的姿态漂移和几何初始化不准确等问题。现有方法在处理这些问题时常常受到内存限制和局部最优解的困扰。

核心思路：LongSplat的核心思路是通过增量联合优化同时优化相机姿态和3D高斯点云，以避免局部最优并确保全局一致性。

技术框架：LongSplat的整体架构包括三个主要模块：增量联合优化模块、姿态估计模块和八叉树锚点形成机制。增量联合优化模块负责优化相机姿态和3D高斯点云，姿态估计模块利用学习的3D先验进行姿态估计，而八叉树锚点形成机制则将稠密点云转换为基于空间密度的锚点。

关键创新：LongSplat的主要创新在于其增量联合优化方法和八叉树锚点形成机制，这些设计使得系统能够在处理复杂场景时保持高效和准确，与现有方法相比具有本质的区别。

关键设计：在设计中，LongSplat采用了特定的损失函数来平衡姿态优化和几何重建，同时在八叉树锚点形成中引入了空间密度的概念，以提高点云的处理效率。整体网络结构经过优化，以适应长视频的特性。

📊 实验亮点

在多个基准测试中，LongSplat实现了最先进的结果，显著提升了渲染质量和姿态准确性。例如，相较于基线方法，渲染质量提高了XX%，姿态准确性提升了YY%，并且在计算效率上也表现出色，内存使用减少了ZZ%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和电影制作等，能够为这些领域提供更高质量的视角合成技术。LongSplat的高效性和准确性将推动长视频内容的生成和处理，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

LongSplat addresses critical challenges in novel view synthesis (NVS) from casually captured long videos characterized by irregular camera motion, unknown camera poses, and expansive scenes. Current methods often suffer from pose drift, inaccurate geometry initialization, and severe memory limitations. To address these issues, we introduce LongSplat, a robust unposed 3D Gaussian Splatting framework featuring: (1) Incremental Joint Optimization that concurrently optimizes camera poses and 3D Gaussians to avoid local minima and ensure global consistency; (2) a robust Pose Estimation Module leveraging learned 3D priors; and (3) an efficient Octree Anchor Formation mechanism that converts dense point clouds into anchors based on spatial density. Extensive experiments on challenging benchmarks demonstrate that LongSplat achieves state-of-the-art results, substantially improving rendering quality, pose accuracy, and computational efficiency compared to prior approaches. Project page: https://linjohnss.github.io/longsplat/