Learning Unified Representation of 3D Gaussian Splatting
作者: Yuelin Xin, Yuheng Liu, Xiaohui Xie, Xinke Li
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-26
备注: 18 pages, 9 figures, 2 tables
💡 一句话要点
提出基于连续子流形场的3D高斯溅射统一表征方法，提升神经网络学习效率。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯溅射 神经表示 子流形学习 三维重建 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有3D高斯溅射方法的参数化表示存在非唯一性和异构性，难以直接用于神经网络学习。
- 论文提出基于连续子流形场的嵌入表征，以封装高斯原语的内在信息，实现唯一映射和通道同质性。
- 该方法旨在提升神经网络学习3D高斯溅射的效率，并保持底层颜色和几何结构。
📝 摘要（中文）
一个良好设计的向量化表征对于原生基于3D高斯溅射的学习系统至关重要。虽然3DGS实现了高效且显式的3D重建，但其基于参数的表征作为特征难以学习，特别是对于基于神经网络的模型。直接将原始高斯参数输入到学习框架中无法解决高斯参数化的非唯一性和异构性，从而产生高度依赖于数据的模型。这一挑战促使我们探索一种更有效的方法来表示神经网络中的3D高斯溅射，该方法在保持底层颜色和几何结构的同时，强制执行唯一的映射和通道同质性。在本文中，我们提出了一种基于连续子流形场的3DGS嵌入表征，该表征封装了高斯原语的内在信息，从而有利于3DGS的学习。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于3D高斯溅射的方法，其参数化表示（如均值、方差、颜色等）存在非唯一性，即不同的参数组合可能对应相同的3D结构。此外，这些参数的物理意义和数值范围各不相同，导致异构性。直接将这些原始参数输入神经网络进行学习，会使得模型难以收敛，且泛化能力较差。因此，如何设计一种更适合神经网络学习的3D高斯溅射表征是本文要解决的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是将3D高斯溅射的参数映射到一个连续的子流形场中。通过这种映射，可以消除参数的非唯一性，并实现通道同质性，使得神经网络更容易学习。子流形场能够捕捉高斯原语的内在几何和颜色信息，从而保留了3D高斯溅射的本质特征。
技术框架：该方法首先将原始的3D高斯参数映射到高维空间中的一个连续子流形上。然后，使用神经网络学习这个子流形场的嵌入表示。在训练过程中，使用损失函数来约束嵌入表示，使其能够准确地反映3D高斯溅射的几何和颜色信息。最后，将学习到的嵌入表示用于下游任务，如3D重建、场景编辑等。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了基于连续子流形场的3D高斯溅射表征方法。与直接使用原始参数相比，该方法能够消除参数的非唯一性和异构性，从而使得神经网络更容易学习。此外，子流形场能够捕捉高斯原语的内在信息，从而保留了3D高斯溅射的本质特征。
关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 如何选择合适的子流形结构，例如使用高斯混合模型或变分自编码器来构建子流形；2) 如何设计损失函数来约束嵌入表示，例如使用重建损失、对比损失或三元组损失；3) 如何选择合适的神经网络结构来学习子流形场的嵌入表示，例如使用卷积神经网络或图神经网络。
📊 实验亮点
由于论文摘要中没有提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。具体性能数据、对比基线和提升幅度未知。需要阅读完整论文才能进行总结。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于三维重建、虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域。通过学习统一的3D高斯溅射表征，可以提升相关任务的性能和效率，例如更精确的3D场景重建、更真实的虚拟环境渲染、更智能的机器人环境感知等。未来，该方法有望推动三维视觉和机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
A well-designed vectorized representation is crucial for the learning systems natively based on 3D Gaussian Splatting. While 3DGS enables efficient and explicit 3D reconstruction, its parameter-based representation remains hard to learn as features, especially for neural-network-based models. Directly feeding raw Gaussian parameters into learning frameworks fails to address the non-unique and heterogeneous nature of the Gaussian parameterization, yielding highly data-dependent models. This challenge motivates us to explore a more principled approach to represent 3D Gaussian Splatting in neural networks that preserves the underlying color and geometric structure while enforcing unique mapping and channel homogeneity. In this paper, we propose an embedding representation of 3DGS based on continuous submanifold fields that encapsulate the intrinsic information of Gaussian primitives, thereby benefiting the learning of 3DGS.