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2025-06-23 更新
Topology-Aware 3D Gaussian Splatting: Leveraging Persistent Homology for Optimized Structural Integrity
Authors:Tianqi Shen, Shaohua Liu, Jiaqi Feng, Ziye Ma, Ning An
Gaussian Splatting (GS) has emerged as a crucial technique for representing discrete volumetric radiance fields. It leverages unique parametrization to mitigate computational demands in scene optimization. This work introduces Topology-Aware 3D Gaussian Splatting (Topology-GS), which addresses two key limitations in current approaches: compromised pixel-level structural integrity due to incomplete initial geometric coverage, and inadequate feature-level integrity from insufficient topological constraints during optimization. To overcome these limitations, Topology-GS incorporates a novel interpolation strategy, Local Persistent Voronoi Interpolation (LPVI), and a topology-focused regularization term based on persistent barcodes, named PersLoss. LPVI utilizes persistent homology to guide adaptive interpolation, enhancing point coverage in low-curvature areas while preserving topological structure. PersLoss aligns the visual perceptual similarity of rendered images with ground truth by constraining distances between their topological features. Comprehensive experiments on three novel-view synthesis benchmarks demonstrate that Topology-GS outperforms existing methods in terms of PSNR, SSIM, and LPIPS metrics, while maintaining efficient memory usage. This study pioneers the integration of topology with 3D-GS, laying the groundwork for future research in this area.
高斯贴片法（GS）已成为表示离散体积辐射场的关键技术。它利用独特的参数化方法，以减轻场景优化中的计算需求。本文介绍了拓扑感知三维高斯贴片法（Topology-GS），解决了当前方法中的两个关键局限性：由于初始几何覆盖不完整而损害像素级结构完整性，以及在优化过程中由于拓扑约束不足而导致的特征级完整性不足。为了克服这些局限性，Topology-GS融入了一种新颖插值策略——局部持久冯诺伊曼插值（LPVI）和一种基于持久条码的拓扑重点正则化项，称为PersLoss。LPVI利用持久同源性来引导自适应插值，在低曲率区域增强点覆盖的同时保持拓扑结构。PersLoss通过对拓扑特征之间的距离进行约束，使渲染图像与真实图像之间的视觉感知相似性保持一致。在三个全新视图合成基准测试上的综合实验表明，在PSNR、SSIM和LPIPS指标方面，Topology-GS优于现有方法，同时保持高效的内存使用。本研究首创了拓扑与3D-GS的集成，为这一领域的未来研究奠定了基础。
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PDF 18 pages, 12 figures, includes appendix. Accepted as oral presentation at AAAI 2025 (Conference on Artificial Intelligence). Official conference version: 10 pages, 6 figures. ISBN (Print): 978-1-57735-897-8. Conference website: https://aaai.org/conference/aaai/aaai-25/
Summary
本文介绍了高斯采样（GS）在表示离散体积辐射场中的重要性。针对当前方法存在的像素级结构完整性问题及优化过程中拓扑约束不足的问题，提出了拓扑感知三维高斯采样（Topology-GS）。该方法采用局部持久Voronoi插值（LPVI）和基于持久条码的拓扑重点正则化术语PersLoss。LPVI利用持久同源性指导自适应插值，在低曲率区域增强点覆盖的同时保持拓扑结构。PersLoss通过约束渲染图像与地面真实情况之间拓扑特征的距离，使两者在视觉上更为相似。在新型视图合成基准测试上的综合实验表明，Topology-GS在PSNR、SSIM和LPIPS指标上优于现有方法，同时保持高效的内存使用。
Key Takeaways
- 高斯采样（GS）是表示离散体积辐射场的关键技术，能够缓解场景优化中的计算需求。
- 现有方法在像素级结构完整性和优化过程中的拓扑约束方面存在局限。
- Topology-GS通过引入局部持久Voronoi插值（LPVI）和基于持久条码的拓扑重点正则化术语PersLoss来克服这些局限性。
- LPVI利用持久同源性进行自适应插值，增强点覆盖并保留拓扑结构。
- PersLoss通过约束渲染图像与真实图像之间拓扑特征的距离，提高视觉相似性。
- 在新型视图合成基准测试上，Topology-GS在多个评估指标上优于现有方法。
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ActiveSplat: High-Fidelity Scene Reconstruction through Active Gaussian Splatting
Authors:Yuetao Li, Zijia Kuang, Ting Li, Qun Hao, Zike Yan, Guyue Zhou, Shaohui Zhang
We propose ActiveSplat, an autonomous high-fidelity reconstruction system leveraging Gaussian splatting. Taking advantage of efficient and realistic rendering, the system establishes a unified framework for online mapping, viewpoint selection, and path planning. The key to ActiveSplat is a hybrid map representation that integrates both dense information about the environment and a sparse abstraction of the workspace. Therefore, the system leverages sparse topology for efficient viewpoint sampling and path planning, while exploiting view-dependent dense prediction for viewpoint selection, facilitating efficient decision-making with promising accuracy and completeness. A hierarchical planning strategy based on the topological map is adopted to mitigate repetitive trajectories and improve local granularity given limited time budgets, ensuring high-fidelity reconstruction with photorealistic view synthesis. Extensive experiments and ablation studies validate the efficacy of the proposed method in terms of reconstruction accuracy, data coverage, and exploration efficiency. The released code will be available on our project page: https://li-yuetao.github.io/ActiveSplat/.
我们提出了ActiveSplat，这是一个利用高斯涂斑技术的自主高保真重建系统。该系统借助高效逼真的渲染技术，为在线地图、视点选择和路径规划建立了一个统一框架。ActiveSplat的关键在于一种混合地图表示法，它融合了环境的密集信息和工作空间的稀疏抽象。因此，该系统利用稀疏拓扑进行高效的视点采样和路径规划，同时利用视相关的密集预测进行视点选择，从而在有限的时间预算内实现高效决策，保证准确性和完整性。采用基于拓扑地图的分层规划策略，以减少重复轨迹，在给定时间预算的情况下提高局部粒度，确保具有照片级视图合成的高保真重建。大量的实验和消融研究验证了该方法在重建精度、数据覆盖和勘探效率方面的有效性。发布的代码将在我们的项目页面提供：https://li-yuetao.github.io/ActiveSplat/。
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PDF Accepted to IEEE RA-L. Code: https://github.com/Li-Yuetao/ActiveSplat, Project: https://li-yuetao.github.io/ActiveSplat/
Summary
ActiveSplat系统利用高斯溅射技术实现自主高保真重建。该系统结合在线地图、视点选择和路径规划，建立了一个统一的框架，利用高效且逼真的渲染技术。ActiveSplat的关键在于一种混合地图表示方法，该方法结合了环境的密集信息和工作空间的稀疏抽象。因此，该系统利用稀疏拓扑进行高效的视点采样和路径规划，同时利用视相关的密集预测进行视点选择，促进高效决策，保证准确性和完整性。通过分层规划策略，提高了探索效率，保证了高保真重建和逼真的视图合成。大量实验和消融研究验证了该方法的重建精度、数据覆盖率和探索效率。
Key Takeaways
- ActiveSplat是一个利用高斯溅射技术的自主高保真重建系统。
- 它结合在线地图、视点选择和路径规划，建立了统一的框架。
- 借助高效且逼真的渲染技术，实现了高保真重建。
- 关键在于混合地图表示方法，结合了环境的密集信息和工作空间的稀疏抽象。
- 利用稀疏拓扑进行高效的视点采样和路径规划。
- 利用视相关的密集预测进行视点选择，以提高决策效率和准确性。
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