GSFix3D: Diffusion-Guided Repair of Novel Views in Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2508.14717v1 📥 PDF

作者: Jiaxin Wei, Stefan Leutenegger, Simon Schaefer

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-20

💡 一句话要点

提出GSFix3D以解决极端视角下的3D重建问题

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

关键词: 3D重建 高斯喷溅 扩散模型 新视角合成 视觉保真度 计算机图形学 虚拟现实 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有的3D高斯喷溅方法在极端视角和部分观察区域生成高质量渲染时存在显著挑战。
  2. GSFix3D通过将扩散模型的先验知识引入3D表示，提升欠约束区域的视觉质量，并保持与场景细节的一致性。
  3. 实验结果表明，GSFix3D和GSFixer在多个基准测试中表现出色，仅需对捕获数据进行最小的场景特定微调。

📝 摘要（中文）

近年来，3D高斯喷溅技术在新视角合成方面取得了显著进展，但在极端新视角或部分观察区域生成高质量渲染仍然面临挑战。同时，尽管扩散模型展现出强大的生成能力，但其对文本提示的依赖以及缺乏对特定场景信息的意识，限制了其在准确3D重建任务中的应用。为了解决这些局限性，我们提出了GSFix3D，一个通过将扩散模型的先验知识提炼到3D表示中来改善欠约束区域的视觉保真度的框架，同时保持与观察到的场景细节的一致性。GSFixer是其核心，采用定制的微调协议获得的潜在扩散模型，能够利用网格和3D高斯适应预训练生成模型，支持多种环境和重建方法的伪影类型，从而实现对未见相机姿态的稳健新视角修复。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在极端新视角和部分观察区域生成高质量3D重建的问题。现有方法在这些情况下常常无法提供足够的视觉保真度，导致渲染效果不佳。

核心思路：GSFix3D的核心思想是通过将扩散模型的先验知识提炼到3D表示中，来改善欠约束区域的视觉质量，同时确保与已观察到的场景细节一致。这样设计的目的是利用扩散模型的生成能力，克服传统方法的局限性。

技术框架：GSFix3D的整体架构包括GSFixer模块，这是一个经过定制微调的潜在扩散模型，能够结合网格和3D高斯，适应不同的环境和伪影类型。此外，论文还提出了一种随机掩码增强策略，以增强GSFixer在缺失区域的合理修复能力。

关键创新：GSFix3D的主要创新在于将扩散模型的知识有效地整合到3D重建中，显著提升了在极端视角下的渲染质量。这一方法与传统的基于图像的重建方法有本质区别，后者往往无法处理复杂的场景信息。

关键设计：在关键设计方面，GSFixer采用了特定的损失函数来平衡生成质量与场景一致性，同时在网络结构上进行了优化，以支持多种类型的输入数据和环境条件。

📊 实验亮点

在多个挑战性基准测试中，GSFix3D和GSFixer达到了最先进的性能，显示出在极端视角下的渲染质量显著提升。实验结果表明，仅需对捕获数据进行最小的场景特定微调，且在实际测试中表现出对潜在姿态错误的强韧性。

🎯 应用场景

GSFix3D的研究成果在虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域具有广泛的应用潜力。通过提升3D重建的质量，该技术可以改善用户体验，支持更复杂的场景交互，并推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Recent developments in 3D Gaussian Splatting have significantly enhanced novel view synthesis, yet generating high-quality renderings from extreme novel viewpoints or partially observed regions remains challenging. Meanwhile, diffusion models exhibit strong generative capabilities, but their reliance on text prompts and lack of awareness of specific scene information hinder accurate 3D reconstruction tasks. To address these limitations, we introduce GSFix3D, a novel framework that improves the visual fidelity in under-constrained regions by distilling prior knowledge from diffusion models into 3D representations, while preserving consistency with observed scene details. At its core is GSFixer, a latent diffusion model obtained via our customized fine-tuning protocol that can leverage both mesh and 3D Gaussians to adapt pretrained generative models to a variety of environments and artifact types from different reconstruction methods, enabling robust novel view repair for unseen camera poses. Moreover, we propose a random mask augmentation strategy that empowers GSFixer to plausibly inpaint missing regions. Experiments on challenging benchmarks demonstrate that our GSFix3D and GSFixer achieve state-of-the-art performance, requiring only minimal scene-specific fine-tuning on captured data. Real-world test further confirms its resilience to potential pose errors. Our code and data will be made publicly available. Project page: https://gsfix3d.github.io.