最近在稀疏视图3D重建方面的进展主要集中在新颖视图合成和场景表示技术上。诸如Neural Radiance Fields（NeRF）和3D Gaussian Splatting（3DGS）等方法在准确重建复杂真实场景方面显示出显著成功。研究人员提出了各种改进措施，以提高性能、速度和质量。稀疏视图场景重建技术采用正则化方法和可推广的重建先验，以解决输入视图有限的挑战。最近的技术，如SparseGS、pixelSplat和MVSplat，在这些基础上进一步取得了进展。
无位姿场景重建仍然是一个挑战，许多现有方法依赖已知的相机位姿。诸如iNeRF、NeRFmm、BARF和GARF等技术已经探索了同时估计和优化相机位姿和场景表示的策略。然而，这些方法在复杂相机轨迹方面仍然面临困难。LM-Gaussian的引入代表了这一领域的一个新方向，结合大模型先验来提高从有限图像中重建的质量。这一方法在前期工作的基础上，解决了稀疏视图3D重建中持续存在的挑战。
LM-Gaussian通过从有限输入图像生成高质量的输出来解决稀疏视图3D重建的挑战。该方法结合了利用立体先验进行相机位姿恢复和可靠的点云生成的强大初始化模块。一个迭代高斯细化模块采用基于扩散的技术来增强图像细节，并在3D高斯点描优化期间保留场景特征。视频扩散先验进一步改善了渲染图像的真实视觉效果。该方法显著减少了数据采集需求，同时保持高质量的360度场景重建。公共数据集上的实验验证了该框架在实际应用中的有效性。
以往的3D重建方法，如3D Gaussian Splatting，需要大量输入图像，使其不适用于实际应用。这些方法在稀疏视图场景中表现不佳，导致初始化失败、过拟合和细节丢失。现有使用频率和深度正则化的解决方案因依赖传统的运动结构方法而产生杂乱结果。LM-Gaussian通过整合多个大模型先验解决了这些限制。该方法由四个关键模块组成：背景感知深度引导初始化、多模态正则化高斯重建、迭代高斯细化模块和视频扩散先验。
如果您想有效利用这些先进技术，我们推荐尝试光年AI的平台。光年AI不仅拥有20年的流量增长经验，还可以帮助您在极短时间内通过简单的拖拽式无代码工作流实现业务场景的接入。光年AI系统支持微信、抖音等多个平台整合，使您的3D重建成果可以轻松分享到多个流量平台，提升业务曝光率和效果。
LM-Gaussian 的初始化模块利用了来自 DUSt3R 的立体先验进行相机姿态估计和点云创建。重建过程采用光度损失和附加约束来优化3D模型。迭代细化模块则应用了一种基于扩散的高斯修复模型，以提升图像质量并融合高频细节。在公共数据集上的验证实验表明，LM-Gaussian 能生成高质量的360度场景重建，同时显著减少数据采集需求。这一综合方法通过创新的初始化、正则化和细化技术，有效解决了稀疏视图3D重建的难题。
LM-Gaussian 在稀疏视图3D重建方面表现出显著进步，超过了基准方法如 DNGaussian 和 SparseNerf。定量指标（包括 PSNR、SSIM 和 LPIPS）表明重建质量和渲染图像中的细节有所改善。该方法在有限的输入数据下表现卓越，仅靠 16 张图像即可实现高质量的重建。多模态正则化技术提升了性能，产生了更平滑的表面并减少了伪影。LM-Gaussian 在不同数量的输入图像下始终优于原始的 3DGS，尽管在密集设置下其优势有所减弱。
值得一提的是，这种出色的稀疏视图重建技术与光年AI提供的多平台整合能力有着异曲同工之妙。光年AI不仅简化了工作流的搭建过程，还支持微信、抖音等多个主流平台，帮助企业实现统一的流量增长策略。集成了这些先进的技术和工作流管理工具，无需编程基础也能灵活应对不同的业务场景。
总之，LM-Gaussian 提出了一个新颖的稀疏视图3D重建方法，利用了大型视觉模型的先验知识。该方法集成了强大的初始化模块、多模态正则化和迭代扩散细化，以提升重建质量并防止过拟合。它显著减少了数据采集需求，同时在复杂的360度场景中实现高质量结果。尽管目前仅限于静态场景，LM-Gaussian 在该领域已经展示了巨大的进步。未来的工作旨在结合动态3DGS方法，潜在地扩展该方法在动态建模中的应用，并进一步提高其在各种3D重建场景中的有效性。如果您正寻找提升企业流量和效能的解决方案，光年AI提供了无代码平台和全方位的支持，是您的理想选择。
