视频扩散模型新突破！清华腾讯联合实现高保真3D生成，告别多视图依赖

三维场景是构建世界模型、具身智能等前沿科技的关键环节之一。

尽管 Hunyuan3D、Rodin-v1.5、Tripo-v2.5 等生成模型已在三维生成领域取得显著进展，但其往往聚焦在物体级别内容生成，难以实现复杂三维场景的构建。

清华大学联合腾讯提出Scene Splatter——从一张图像出发，基于自定义的相机轨迹探索三维场景。

基于视频扩散模型，创新性地从动量的视角出发，引导视频扩散模型生成满足三维一致性的视频片段，大幅提升三维场景生成效果。

视频生成模型的困境

基于单张图片恢复三维场景是一个病态（ill-posed）问题。

传统三维重建方法依赖多视角图像的匹配与计算，而在单张图片的条件下，缺少几何约束，使得重建的场景存在结构扭曲、缺失和飘浮等问题。

为了解决这一问题，引入视频扩散模型强大的生成先验为场景补充多视角的信息，再利用成熟的多视角重建技术恢复三维场景，成为一条前景可观的道路。

然而，受到视频生成模型能力的制约，其生成内容难以保持充分的三维一致性。

Flash3D 为重建方法，未引入生成信息，存在失真和遮挡的问题。

而 CogVideo 和 ViewCrafter 虽然具备生成能力，但会改变场景的颜色风格和内容。

动量引导的视频生成

由于现有方法普遍存在视频长度受限和场景一致性差的问题，后续重建的过程中容易出现伪影与失真。

Scene Splatter 受到动量算法的启发，构建了级联式的动量引导视频生成：

第一级是从原始特征中构建噪声样本，作为动量添加到去噪得到的特征中，通过自适应的参数来控制动量强度，以增强视频细节并保持场景的一致性。

然而，再感知范围覆盖已知与未知区域的潜在特征中，这种基于潜空间的动量会限制扩散模型再未知区域的生成能力。

因此，第二级进一步引入上述一致性强的视频作为像素级动量，将其与不含动量直接生成的视频融合，以更好地恢复未知区域信息。

通过这种级联式动量机制，Scene Splatter 能够引导视频扩散模型生成具有高保真度和一致性的多视角新视频。

Scene Splatter 流程图。

Scene Splatter 首先利用高斯预测模型进行场景初始化，随后根据自定义的相机轨迹进行渲染，并使用动量引导的视频模型生成高质量视频，基于视频的多视角信息进行重建。

得到多视角新视频后，对全局高斯表示进行微调，利用增强的视频帧来优化高斯表示，并在新视角进行渲染，以支持后续的动量更新。

通过逐步迭代，Scene Splatter 可以实现对三维场景的逐步恢复，突破视频生成模型再长度上的限制。

性能展示

Scene Splatter 在补全场景的同时保持三维一致性。

通过在不同图像风格和相机轨迹上的实验，可以发现。Flash3D 从单输入中无法获得明确的几何线索，导致第 1 行第 2 列中的桌子和椅子出现变形。此外，它也无法恢复未见区域，这在第 4 行第 2 列的缩放设置中很明显。

ViewCrafte 和 CogVideoX 可以增强输入帧，但存在场景不一致的问题，这导致进一步重建时出现冲突。例如，第 1 行中 CogVideoX 生成的椅子与输入图像不同，第 3 行中 ViewCrafter 改变了场景的颜色风格。

而 Scene Splatter 可以在保持场景一致性的同时提供高质量的观察结果。从卡通到真实图像，从室内到室外场景的各种输入风格，均可以很好地平衡模型的生成能力与一致性。

Scene Splatter 支持任意相机轨迹的场景探索。

此外，模型能够很好地泛化到不同的相机轨迹中，支持任意视角轨迹的三维探索。

Scene Splatter 消融研究的可视化结果。

通过消融实验，可以看出，在没有任何生成先验知识的情况下，Scene Splatter 会退化为 Flash3D，其中第 5 列的渲染结果在几何形状上存在扭曲，因为在单目设置下深度估计并非完全监督。这个问题导致 PSNR 降低了 3.67dB，SSIM 降低了 0.126。

第 3 列显示，缺乏潜在层动量会导致现有组件发生变化，表明潜在层动量能够保持场景一致性。

移除 Scene Splatter 的像素级动量，发现缺乏像素级动量限制了扩散模型的生成能力，导致 PSNR 降低了 3.5dB，SSIM 降低了 0.111。

论文：https://arxiv.org/abs/2504.02764

代码：https://github.com/shengjun-zhang/Scene-Splatter

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