Gaussian Splatting项目中NeRF合成数据集浮点问题分析与解决

问题背景

在使用Gaussian Splatting项目的最新版本对NeRF合成数据集进行重建时，用户发现重建结果中出现了大量浮点(Floaters)问题。浮点问题指的是在3D重建结果中出现的孤立、漂浮在空中的异常点云或几何结构，这些结构在实际场景中并不存在，会严重影响重建质量。

现象描述

从用户提供的截图可以看出，在乐高(lego)数据集的渲染结果中，模型周围出现了大量不规则的漂浮点云，这些点云与主体模型没有物理连接，呈现出明显的噪声特征。有趣的是，用户反映在2024年初使用早期版本时并未出现此类问题，这表明可能是代码更新引入了某些变化导致了这一问题。

技术分析

浮点问题的产生通常与以下几个技术因素有关：

1. 点云初始化策略：Gaussian Splatting在重建过程中需要初始化3D高斯分布，不合理的初始化可能导致点云分散

2. 优化算法参数：包括学习率、迭代次数等超参数的设置会影响点云的收敛性

3. 场景几何约束：缺乏足够的几何约束可能导致点云在优化过程中"逃逸"到自由空间

4. 相机参数精度：不准确的相机参数会导致深度估计错误，产生漂浮点云

解决方案

根据技术社区的讨论，解决这一问题的主要方法是调整训练参数：

1. 降低初始分辨率：通过设置--resolution 1参数可以改善重建质量

2. 控制迭代次数：7000次迭代对于某些场景可能不足，可以适当增加

3. 调整球谐函数阶数：使用--sh_degree 1限制球谐函数的复杂度

4. 考虑使用早期版本：如果问题确实由代码更新引起，可以回退到稳定版本

实践建议

对于使用Gaussian Splatting进行3D重建的研究人员和开发者，建议：

1. 对新数据集进行小规模测试，确定最佳参数组合
2. 记录每次训练的完整参数配置，便于问题排查
3. 关注项目更新日志，了解可能影响重建质量的代码变更
4. 对于合成数据集，可以尝试不同的输入图像数量和视角分布

总结

Gaussian Splatting作为先进的3D重建技术，在实际应用中可能会遇到各种重建质量问题。浮点问题的出现既可能是参数配置不当导致，也可能是算法本身的局限性。通过合理的参数调整和版本控制，大多数情况下可以获得令人满意的重建结果。随着项目的持续发展，这类问题有望在未来的版本中得到更好的解决。