CL-Splats：高效局部优化的三维高斯泼洒持续学习方案

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CL-Splats提出一种基于高斯泼洒的三维持续学习方法，通过局部优化和变更检测，实现高效的三维场景重建和更新。

原文标题：【ICCV2025】CL-Splats：结合局部优化的高斯泼洒持续学习方法

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

本文介绍了一种名为CL-Splats的创新方法，用于在动态三维环境中进行持续学习。该方法基于高斯泼洒技术，能够从稀疏的场景采样中增量式地更新三维表示。CL-Splats的核心在于其鲁棒的变更检测模块，该模块可以有效区分场景中的动态和静态部分，从而实现局部优化，显著降低计算成本，避免全局重新优化。此外，CL-Splats还支持场景状态的存储和恢复，为时间分段处理和新型场景分析任务提供了便利。

该研究针对机器人技术、混合现实和具身智能等领域对场景表示实时更新的需求，提供了一种高效且高质量的解决方案。通过实验验证，CL-Splats在重建质量上优于现有技术，同时保持了高效的更新速度，为三维场景重建的实时自适应性奠定了基础。该研究团队将在相关网站上公开源代码和数据集。

怜星夜思：

1、CL-Splats 如何在动态环境中准确区分静态和动态部分？这种区分对于优化性能至关重要，但实际应用中，光照变化、阴影等因素可能会造成干扰，研究者们是如何解决这些问题的？
2、CL-Splats 提到支持场景状态的存储和恢复，这在哪些实际应用中会特别有用？除了文章中提到的时间分段处理和新型场景分析，还有没有其他的应用场景？
3、CL-Splats 基于高斯泼洒技术，这种技术相比于传统的 mesh 模型，有哪些优势和劣势？在选择三维表示方法时，应该如何权衡不同的技术方案？

原文内容

来源：专知

        本文约1000字，建议阅读5分钟

        本文提出 CL-Splats，一种基于高斯泼洒（Gaussian Splatting）的三维表示持续学习方法，可从稀疏的场景采集中增量式地更新三维表示。

在动态三维环境中，准确地随时间更新场景表示对机器人技术、混合现实和具身智能等应用至关重要。随着场景不断变化，迫切需要高效方法将这些变化纳入重建中，以在避免整体重新优化带来的高昂计算成本的同时，保持最新且高质量的重建结果。

本文提出 CL-Splats，一种基于高斯泼洒（Gaussian Splatting）的三维表示持续学习方法，可从稀疏的场景采集中增量式地更新三维表示。CL-Splats 引入了一个鲁棒的变更检测模块，用于区分场景中的动态与静态部分，从而实现局部优化，避免不必要的全局计算开销。

此外，CL-Splats 支持场景状态的存储与恢复，有助于时间分段处理及新型场景分析任务的开发。大量实验表明，CL-Splats 在实现高效更新的同时，重建质量优于现有最先进方法，为未来三维场景重建任务中的实时自适应奠定了坚实基础。

我们将在 https://cl-splats.github.io/ 发布源码及所构建的合成与真实数据集。

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我猜可能是通过分析高斯分布参数的变化来实现的。静态部分的高斯分布参数应该相对稳定，而动态部分则变化较大。具体可以考虑位置、不透明度、颜色等参数的变化率和方差。当然，这只是我的猜测，具体实现可能更复杂。

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高斯泼洒的优势在于渲染质量高，而且可微，适合用于优化。但缺点也很明显，就是计算量大，存储空间也大。传统的mesh模型则相反，计算量小，存储空间也小，但渲染质量相对较低，而且不容易进行优化。所以选择哪种方法，取决于具体的应用场景和需求。如果对渲染质量要求高，而且计算资源充足，那就选择高斯泼洒；如果对实时性要求高，而且对渲染质量要求不高，那就选择mesh模型。

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我认为在自动驾驶领域也很有潜力。可以存储不同时间段的场景状态，用于回放和分析事故原因。例如，在发生交通事故时，可以恢复事故发生前后的场景状态，帮助我们分析事故原因，为改进自动驾驶算法提供数据支持。如果能结合时间序列预测，或许还能做一些预警工作。

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场景状态的存储和恢复，让我想到了游戏里的存档功能！这样我们就能轻松地回到之前的状态，进行不同的实验或者尝试。在机器人领域，可以用于模拟训练，让机器人在不同的场景下学习和适应。比如，机器人可以在一个虚拟的房间里进行多次训练，每次训练后都可以恢复到初始状态，从而提高训练效率。

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其实现在也有很多混合方法，比如用mesh模型来表示静态场景，用高斯泼洒来表示动态物体。这样可以兼顾渲染质量和计算效率。或者用神经渲染方法，比如NeRF，它既可以获得高质量的渲染效果，又可以进行隐式的场景表示，但训练时间较长，对计算资源的要求也比较高。关键还是要根据实际情况选择最合适的方案。

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除了渲染质量和计算量，还要考虑数据结构的灵活性。高斯泼洒是一种基于点的表示方法，更容易进行拓扑结构的改变，比如添加或删除物体。而mesh模型则需要维护复杂的拓扑关系，修改起来比较困难。因此，如果场景需要频繁地进行修改，高斯泼洒可能更适合。

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有没有可能是用了类似光流的方法？追踪像素的运动轨迹，运动轨迹明显的就判断为动态部分。当然，这种方法对光照变化比较敏感，可能需要结合一些图像预处理技术来提高鲁棒性。或者说，会不会用了SLAM中常用的BA(Bundle Adjustment)做优化，然后把优化残差大的地方当做动态区域？

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这个问题问到了点子上！区分静态和动态部分确实是个难点。文章里提到的是“鲁棒的变更检测模块”，但具体怎么鲁棒，还需要看论文细节。我猜测可能用了多帧信息融合，或者结合了深度信息来判断，单纯靠颜色变化肯定是不行的。希望开源代码能解答我们的疑惑。

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这个功能对于开发AR/VR应用来说简直是福音！可以轻松地创建具有时间维度的交互体验。例如，用户可以在VR环境中改变房间的布局，然后保存这个状态。下次进入VR环境时，房间的布局仍然是用户上次修改后的样子。甚至可以实现时间旅行的效果，让用户在不同的时间点观察同一个场景的变化。