基于切平面距离感知复制与年龄门控演化的3D高斯溅射骨干无关增强方法

《Journal of Imaging》：DART-3DGS: Distance-Aware Replication and Age-Gated Densification for 3D Gaussian Splatting

　　3D高斯溅射（3DGS）能够实时渲染新视角，但其质量受到两个耦合因素的制约：一是运动恢复结构（SfM）生成的初始种子在场景外围和弱纹理区域分布稀疏；二是自适应密度控制规则允许新高斯体反复分裂，导致基元数量、内存占用和训练时间不断膨胀。我们提出两个与主干模型无关的附加模块来解决上述问题，且不修改光栅化器和剪枝机制。基于切平面的距离感知复制（DART）在初始化阶段丰富种子点，在每个SfM点的切平面内以距离感知半径进行复制，从而在场景外围——即SfM点云通常最稀疏的区域——增加覆盖范围，而无需依赖深度信息或外部线索。年龄门控选择机制（AGE）通过规定高斯体只有在达到最小年龄后才允许分裂或克隆，从而控制计算预算，将分裂级联过程转化为可控的精细化。在不作任何修改的情况下，将两个附加模块分别应用于原始3DGS和基于锚点的Scaffold-GS，并在三个标准基准测试上进行评估，结果表明两个附加模块均能提升两种主干模型的性能：Scaffold-GS变体在九组数据集-指标组合中的六组上表现最强，其余组别排名第二；在第二种协议下，该变体在所有三个Tanks & Temples指标以及Deep Blending的SSIM和LPIPS指标上均排名第一，PSNR与最佳结果相差在1 dB以内。性能提升主要集中在种子稀疏的场景中，同时AGE有效限制了额外开销，在保持质量不变的前提下，相较于单独使用DART，降低了基元数量、内存占用和训练时间。