DC4GS: Directional Consistency-Driven Adaptive Density Control for 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2510.26921v1 📥 PDF

作者: Moonsoo Jeong, Dongbeen Kim, Minseong Kim, Sungkil Lee

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-30

备注: Accepted to NeurIPS 2025 / Project page: https://github.com/cgskku/dc4gs

💡 一句话要点

提出方向一致性驱动的自适应密度控制方法DC4GS，提升3D高斯 Splatting的重建质量和效率。

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

关键词: 3D高斯Splatting 自适应密度控制 方向一致性 三维重建 神经渲染

📋 核心要点

  1. 现有自适应密度控制方法在3D高斯Splatting中存在冗余分裂问题，未能充分利用局部结构信息。
  2. DC4GS通过引入方向一致性，指导图元分裂和位置选择，从而更准确地捕捉局部结构。
  3. 实验表明，DC4GS显著减少了图元数量，同时提升了重建质量，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种方向一致性(DC)驱动的自适应密度控制(ADC)方法，称为DC4GS，用于3D高斯Splatting。传统的ADC方法主要基于位置梯度的幅度进行图元分裂，而本文进一步将梯度的DC纳入ADC中，并通过梯度的角度一致性来实现。我们的DC能更好地捕捉ADC中的局部结构复杂性，避免冗余分裂。当需要分裂时，我们再次利用DC来定义最佳分裂位置，使得子图元比传统的随机放置更好地与局部结构对齐。因此，与现有的ADC相比，我们的DC4GS大大减少了图元的数量（在我们的实验中高达30%），并且极大地提高了重建保真度。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯Splatting中的自适应密度控制(ADC)方法，例如基于位置梯度幅度进行图元分裂，容易产生冗余分裂，导致计算效率降低，且未能充分利用局部结构信息，影响重建质量。

核心思路：论文的核心思路是引入方向一致性(Directional Consistency, DC)的概念，利用梯度方向的相似性来指导图元的分裂和位置选择。通过考虑梯度方向的一致性，可以更准确地判断局部结构的复杂程度，避免不必要的分裂，并在分裂时选择更优的位置，使子图元更好地对齐局部结构。

技术框架：DC4GS方法主要包含以下几个阶段：1) 计算梯度：计算每个高斯图元的位置梯度。2) 计算方向一致性：基于梯度计算方向一致性指标，用于评估局部结构的复杂程度。3) 自适应密度控制：根据方向一致性指标，决定是否进行图元分裂。如果需要分裂，则利用方向一致性信息确定最佳分裂位置。4) 高斯图元优化：通过优化高斯图元的参数（位置、协方差、颜色等）来提高重建质量。

关键创新：该论文的关键创新在于将方向一致性(DC)引入到3D高斯Splatting的自适应密度控制(ADC)中。传统的ADC方法仅依赖于梯度幅度，而DC4GS通过考虑梯度方向的一致性，更准确地捕捉局部结构信息，从而避免冗余分裂，并优化分裂位置。这是与现有方法的本质区别。

关键设计：1) 方向一致性度量：论文定义了一种基于梯度角度的DC度量，用于评估局部结构的复杂程度。2) 分裂位置选择：在进行图元分裂时，DC4GS利用DC信息选择最佳分裂位置，使得子图元更好地对齐局部结构。具体实现细节未知，摘要中未详细描述。3) 损失函数：论文可能使用了标准的3D高斯Splatting损失函数，并可能针对DC进行了修改，具体细节未知。

📊 实验亮点

DC4GS在实验中显著减少了图元的数量，最高可达30%，同时提高了重建保真度。与现有的自适应密度控制方法相比，DC4GS能够以更少的图元数量实现更高的重建质量，证明了其在效率和准确性方面的优势。具体的量化指标和对比基线未知。

🎯 应用场景

DC4GS可应用于各种需要高质量、高效率3D重建的场景，例如虚拟现实、增强现实、机器人导航、自动驾驶、三维地图构建等。通过减少图元数量，可以降低存储和计算成本，提高渲染速度，从而实现更流畅的交互体验和更高效的场景理解。

📄 摘要（原文）

We present a Directional Consistency (DC)-driven Adaptive Density Control (ADC) for 3D Gaussian Splatting (DC4GS). Whereas the conventional ADC bases its primitive splitting on the magnitudes of positional gradients, we further incorporate the DC of the gradients into ADC, and realize it through the angular coherence of the gradients. Our DC better captures local structural complexities in ADC, avoiding redundant splitting. When splitting is required, we again utilize the DC to define optimal split positions so that sub-primitives best align with the local structures than the conventional random placement. As a consequence, our DC4GS greatly reduces the number of primitives (up to 30% in our experiments) than the existing ADC, and also enhances reconstruction fidelity greatly.