Scene Splatter團隊 投稿
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三維場景是構建世界模型、具身智能等前沿科技的關鍵環節之一。

盡管Hunyuan3D、Rodin-v1.5、Tripo-v2.5等生成模型已在三維生成領域取得顯著進展，但其往往聚焦在物體級別內容生成，難以實現復雜三維場景的構建。

清華大學聯合騰訊提出Scene Splatter——從一張圖像出發，基于自定義的相機軌跡探索三維場景。

基于視頻擴散模型，創新性地從動量的視角出發，引導視頻擴散模型生成滿足三維一致性的視頻片段，大幅提升三維場景生成效果。

視頻生成模型的困境

基于單張圖片恢復三維場景是一個病態（ill-posed）問題。

傳統三維重建方法依賴多視角圖像的匹配與計算，而在單張圖片的條件下，缺少幾何約束，使得重建的場景存在結構扭曲、缺失和飄浮等問題。

為了解決這一問題，引入視頻擴散模型強大的生成先驗為場景補充多視角的信息，再利用成熟的多視角重建技術恢復三維場景，成為一條前景可觀的道路。

然而，受到視頻生成模型能力的制約，其生成內容難以保持充分的三維一致性。

Flash3D為重建方法，未引入生成信息，存在失真和遮擋的問題。

而CogVideo和ViewCrafter雖然具備生成能力，但會改變場景的顏色風格和內容。

動量引導的視頻生成

由于現有方法普遍存在視頻長度受限和場景一致性差的問題，后續重建的過程中容易出現偽影與失真。

Scene Splatter受到動量算法的啟發，構建了級聯式的動量引導視頻生成：

第一級是從原始特征中構建噪聲樣本，作為動量添加到去噪得到的特征中，通過自適應的參數來控制動量強度，以增強視頻細節并保持場景的一致性。

然而，再感知范圍覆蓋已知與未知區域的潛在特征中，這種基于潛空間的動量會限制擴散模型再未知區域的生成能力。

因此，第二級進一步引入上述一致性強的視頻作為像素級動量，將其與不含動量直接生成的視頻融合，以更好地恢復未知區域信息。

通過這種級聯式動量機制，Scene Splatter能夠引導視頻擴散模型生成具有高保真度和一致性的多視角新視頻。

△Scene Splatter流程圖。

Scene Splatter首先利用高斯預測模型進行場景初始化，隨后根據自定義的相機軌跡進行渲染，并使用動量引導的視頻模型生成高質量視頻，基于視頻的多視角信息進行重建。

得到多視角新視頻后，對全局高斯表示進行微調，利用增強的視頻幀來優化高斯表示，并在新視角進行渲染，以支持后續的動量更新。

通過逐步迭代，Scene Splatter可以實現對三維場景的逐步恢復，突破視頻生成模型再長度上的限制。

性能展示

△Scene Splatter在補全場景的同時保持三維一致性。

通過在不同圖像風格和相機軌跡上的實驗，可以發現。Flash3D從單輸入中無法獲得明確的幾何線索，導致第1行第2列中的桌子和椅子出現變形。此外，它也無法恢復未見區域，這在第4行第2列的縮放設置中很明顯。

ViewCrafte和CogVideoX可以增強輸入幀，但存在場景不一致的問題，這導致進一步重建時出現沖突。例如，第1行中CogVideoX生成的椅子與輸入圖像不同，第3行中ViewCrafter改變了場景的顏色風格。

而Scene Splatter可以在保持場景一致性的同時提供高質量的觀察結果。從卡通到真實圖像，從室內到室外場景的各種輸入風格，均可以很好地平衡模型的生成能力與一致性。

△Scene Splatter支持任意相機軌跡的場景探索。

此外，模型能夠很好地泛化到不同的相機軌跡中，支持任意視角軌跡的三維探索。

△Scene Splatter消融研究的可視化結果。

通過消融實驗，可以看出，在沒有任何生成先驗知識的情況下，Scene Splatter會退化為Flash3D，其中第5列的渲染結果在幾何形狀上存在扭曲，因為在單目設置下深度估計并非完全監督。這個問題導致PSNR降低了3.67dB，SSIM降低了0.126。

第3列顯示，缺乏潛在層動量會導致現有組件發生變化，表明潛在層動量能夠保持場景一致性。

移除Scene Splatter的像素級動量，發現缺乏像素級動量限制了擴散模型的生成能力，導致PSNR降低了3.5dB，SSIM降低了0.111。

論文：https://arxiv.org/abs/2504.02764
代碼：https://github.com/shengjun-zhang/Scene-Splatter