Городская Гауссиана V2: Эффективная и Геометрически Точная Реконструкция Больших Сцен

Недавно метод 3D Gaussian Splatting (3DGS) произвел революцию в реконструкции полей яркости, демонстрируя эффективный и высококачественный синтез новых видов. Однако точное представление поверхностей, особенно в больших и сложных сценариях, остается значительной проблемой из-за неструктурированной природы 3DGS. В данной статье мы представляем CityGaussianV2, новый подход к реконструкции крупномасштабных сцен, который решает критические проблемы, связанные с геометрической точностью и эффективностью. Опираясь на благоприятные обобщающие возможности 2D Gaussian Splatting (2DGS), мы решаем проблемы сходимости и масштабируемости. В частности, мы реализуем технику плотнения на основе разложения градиентов и регрессии глубины, чтобы устранить размытые артефакты и ускорить сходимость. Для масштабирования мы вводим фильтр удлинения, который смягчает взрывное увеличение количества гауссиан, вызванное деградацией 2DGS. Кроме того, мы оптимизировали пайплайн CityGaussian для параллельного обучения, достигнув сжатия до 10 раз, экономии времени обучения как минимум на 25% и снижения использования памяти на 50%. Мы также установили стандартные геометрические эталоны для крупномасштабных сцен. Экспериментальные результаты показывают, что наш метод обеспечивает обещающий баланс между качеством изображения, геометрической точностью, а также затратами на хранение и обучение. Страница проекта доступна по адресу https://dekuliutesla.github.io/CityGaussianV2/.