CF-Splat：把 splatting 外观估计变成闭式线性最小二乘，免迭代优化
zhenjun_zhao · x · 2026-10-17
- 动机：现有 splatting 辐射场方法依赖迭代非线性优化，需联合优化数百万耦合参数，计算耗时、GPU 显存峰值高、易陷局部极小。
- 核心洞察：在已知 mesh 几何与标定相机的前提下合理构造问题，渲染像素颜色对每个顶点的球谐（SH）系数是线性的——多视角外观估计可写成全局线性最小二乘（LLS）问题，无需迭代优化。
- 关键设计：自适应 SH 正则化约束观测覆盖不足的高阶 SH 系数，保证解良定且全局唯一；三角结构化的无矩阵预条件共轭梯度求解器避免显式构建大型稀疏法方程，实现大规模场景扩展。
- 结果：在 C3VD（内窥镜场景）与 OmniObject3D 数据集上，CF-Splat 的 PSNR/SSIM/LPIPS 与主流迭代方法（3DGS、Triangle-Splat、Mesh-Splat 等）相当或更优，同时免去迭代优化开销。适用于已有 mesh（上游建图/重建管线输出）的机器人感知场景。
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