分层高斯场方法用于稀疏视角三维重建：单场景重建约632秒
单场景重建约632秒
（映维网Nweon 2026年10月19日）稀疏视角三维重建常见于AR/VR内容创作，但输入图像少、视角覆盖不足，容易导致多视角一致性差和欠采样区域结构缺失。有研究人员提出分层高斯场方法HierGF，通过几何感知消息传递和由粗到细的两阶段优化，把有限观测转化为伪监督信号，并在多个稀疏视角基准上进行了评估。
HierGF首先用稀疏输入训练粗尺度高斯场，获得较稳定的几何和颜色初始化；随后单独优化细尺度高斯场。细场只继承粗场的空间均值和RGB初始化，不透明度、各向异性缩放、旋转和高阶外观属性重新估计。这样既保留粗阶段结构，又避免细尺度细化被早期重建的完整状态限制。
为弥补稀疏视角监督不足，研究人员从粗场渲染额外伪视角，使用基于Stable Diffusion v1.5和ControlNet的二维先验进行增强，仅适配LoRA参数，扩散骨干保持冻结。随后由轻量置信度网络预测像素级置信度图和视角级权重，只对颜色和感知损失进行重加权，使梯度更多集中在跨视角一致的内容上。几何一致稠密化模块则在稀疏体素中沿估计表面法线插入新高斯，利用法线相似性和空间距离加权插值，补全欠采样区域。
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