MoE3D: A Mixture-of-Experts Module for 3D Reconstruction
作者: Zichen Wang, Ang Cao, Liam J. Wang, Jeong Joon Park
分类: cs.CV
发布日期: 2026-01-08
💡 一句话要点
提出MoE3D模块，利用混合专家机制提升3D重建深度边界质量
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D重建 混合专家模型 深度估计 深度边界锐化 飞点伪影 动态加权 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有前馈3D重建模型在深度边界处存在模糊和飞点伪影问题，影响重建质量。
- MoE3D模块通过预测多个候选深度图，并使用动态权重进行融合，从而优化深度边界。
- 与VGGT等预训练骨干网络结合，MoE3D在计算开销很小的情况下，显著提升了3D重建质量。
📝 摘要（中文）
MoE3D是一个混合专家模块，旨在锐化现有前馈3D重建模型的深度边界，并减轻飞点伪影（红色高亮显示）。MoE3D预测多个候选深度图，并通过动态加权融合它们（由右侧的MoE权重可视化）。当与预训练的3D重建骨干网络（如VGGT）集成时，它以最小的额外计算开销显著提高重建质量。建议在数字设备上观看。
🔬 方法详解
问题定义：现有前馈3D重建模型在深度边界处重建效果不佳，容易出现模糊和飞点伪影。这些问题降低了重建模型的精度和视觉质量。论文旨在解决这些问题，提升3D重建的质量，尤其是在深度不连续的区域。
核心思路：论文的核心思路是利用混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）机制，让模型学习多个不同的深度预测结果，然后通过动态加权的方式将这些结果融合起来。这样可以使模型更好地捕捉深度边界的不确定性，从而提高重建质量。
技术框架：MoE3D模块可以集成到现有的3D重建模型中，作为一个附加模块来使用。整体流程是：首先，输入图像经过一个预训练的3D重建骨干网络（如VGGT）得到一个初始的深度图预测。然后，MoE3D模块基于这个初始预测，生成多个候选深度图，并学习一个动态权重，用于融合这些候选深度图，最终得到一个更精确的深度图。
关键创新：关键创新在于使用MoE模块来处理深度预测的不确定性。传统的3D重建模型通常只预测一个深度图，而MoE3D可以预测多个，并通过学习到的权重来选择最合适的深度值。这种方法可以更好地适应不同的场景和视角，从而提高重建的鲁棒性和精度。
关键设计：MoE3D模块包含多个“专家”分支，每个分支预测一个候选深度图。一个门控网络（Gating Network）根据输入图像的特征，为每个专家分支计算一个权重。最终的深度图是所有专家分支预测的深度图的加权平均，权重由门控网络输出。损失函数可能包含深度图的重建误差、正则化项等，用于训练专家分支和门控网络。
📊 实验亮点
MoE3D模块可以与现有的3D重建骨干网络（如VGGT）集成，并在计算开销很小的情况下显著提高重建质量。具体性能提升数据未知，但摘要强调了其在锐化深度边界和减少飞点伪影方面的有效性。通过动态加权融合多个深度图，MoE3D能够更好地处理深度不连续区域，从而提升整体重建效果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域。高质量的3D重建对于环境感知、场景理解和人机交互至关重要。MoE3D模块可以提升这些应用中3D重建的精度和鲁棒性，从而提高系统的整体性能和用户体验。
📄 摘要（原文）
MoE3D is a mixture-of-experts module designed to sharpen depth boundaries and mitigate flying-point artifacts (highlighted in red) of existing feed-forward 3D reconstruction models (left side). MoE3D predicts multiple candidate depth maps and fuses them via dynamic weighting (visualized by MoE weights on the right side). When integrated with a pre-trained 3D reconstruction backbone such as VGGT, it substantially enhances reconstruction quality with minimal additional computational overhead. Best viewed digitally.