论文页面 - GS-Voxel：适用于大规模3DGS生成的免拟合结构化潜变量

来源：https://huggingface.co/papers/2608.17988

摘要

GS-Voxel 将非结构化的3D高斯重建转换为稀疏结构化潜变量，从而支持通过流模型实现可扩展的航拍场景生成。

许多可扩展的潜变量3D生成器基于结构化张量运行，而经过预优化的3D高斯溅射 (3DGS) 重建则是无序、空间不规则且基元数量差异很大的。我们提出了GS-Voxel，一个免拟合的结构化潜变量框架，并评估其在大规模航拍3D高斯场景生成中的应用。GS-Voxel 能确定性地将兼容的预优化3DGS重建转换为稀疏活跃体素，无需额外的场景级优化，同时保留所选基元的亚体素位置和渲染属性。一个针对高斯特化分解的变分自编码器（VAE）随后将体素几何结构和局部高斯属性分别编码为稀疏3D潜变量，其大小随占用体素数量增长，而非受限于固定的全局场景基元数量。我们在GS-Voxel 潜变量空间中训练了图像条件流模型，以生成航拍3DGS场景。GS-Voxel 支持的一个关键应用是大面积场景生成：重叠感知的分块推理可以将合成范围扩展到基于卫星视角图像的单个训练区域之外。我们的结果表明，GS-Voxel 为预优化的航拍3DGS重建提供了结构化潜变量，其容量随占用体素数量增长。

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