[Paper] Selfi：自我改进的重建引擎通过 3D 几何特征对齐

Source: arXiv - 2512.08930v1

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论文 Selfi: Self Improving Reconstruction Engine via 3D Geometric Feature Alignment 展示了如何将通常只能处理 未标定 图像集合的视觉基础模型（VGGT）转化为高保真 3D 重建系统。通过将模型自身的预测作为 “伪真值” 重新输入，作者训练了一个轻量级适配器，使学习到的特征遵循真实的三维几何。其结果是一个统一的流水线，能够同时生成精确的新视角合成（NVS）和可靠的相机位姿估计——这在以前需要分别使用高度工程化的 SfM 流程才能实现。

主要贡献

• 自我改进循环： 引入一种自训练机制，将 VGGT 的输出重新投影后用作轻量特征对齐适配器的监督。
• 几何特征适配器： 设计基于重投影的一致性损失，使特征向量与真实的 3D 空间关系对齐，将隐式的 3D 知识转化为显式的几何感知表示。
• 统一的 NVS 与位姿估计： 证明对齐后的特征能够同时提升新视角合成质量和相机位姿恢复，在标准基准上达到业界领先水平。
• 极小的开销： 适配器仅增加几百分点的参数，可在运行时即时训练，无需外部真值深度或位姿数据。
• 实证验证： 通过大量消融实验表明特征对齐是性能提升的主要驱动因素，超越了此前的 “前馈” 方法，甚至在许多情况下优于传统 SfM 流程。

方法论

1. 主干网络（VGGT）： 以预训练的 Vision‑Geometric‑Guided Transformer 为起点，接受一组无序图像，预测粗略的相机位姿和体积化的 3D 表示。
2. 伪真值生成： 将 VGGT 的输出（估计的位姿、深度图和特征体）视作临时的真值。
3. 特征适配器： 在主干的中间特征图上接入一个浅层 MLP（或 1×1 卷积块）。
4. 重投影一致性损失：
   • 对每个源图像，将其适配后的特征使用临时位姿投影到目标视角的坐标系中。
   • 损失惩罚投影特征与目标视角原始特征之间的差异，促使适配器编码真实的 3D 接近关系。
5. 自训练循环： 在适配器训练期间保持主干网络冻结（或可选微调）。若干 epoch 后，将改进的特征反馈回主干，以细化其位姿和几何预测，循环迭代直至收敛。
6. 下游任务： 最终对齐的特征被同一渲染模块用于 NVS，同时由位姿估计头提取精炼的相机参数。

结果与发现

• 适配器始终缩小了前馈模型与经典 SfM 流程之间的差距。
• 消融研究显示，去除重投影损失会导致 PSNR 下降约 1.5 dB，位姿误差翻倍，进一步验证了几何对齐的核心作用。
• 训练时间开销有限：在单卡 RTX 4090 上，对 10 张图像的场景，适配器约 2 小时即可收敛。

实际意义

• 快速原型化： 开发者现在可以直接从原始照片集合获得高质量的 NVS 与位姿估计，无需额外运行 SfM 流程，从而节省工程工作量和计算资源。
• AR/VR 内容创作： 实时捕获装置（如手机阵列）可将图像直接输入 Selfi，瞬间生成视角一致的资产，供沉浸式体验使用。
• 机器人与无人机： 机载感知系统仅凭视觉输入即可自校准，提升 GPS 缺失环境下的 SLAM 稳健性。
• 资产数字化： 工作室在对道具或场景进行数字化时，可简化流程——上传几张无序照片，运行 Selfi，即可得到纹理网格和相机配置，直接用于后续管线。
• 基础模型扩展： 自我改进循环提供了一套通用方案，可将任何视觉基础模型转化为几何感知系统，为深度估计、场景流甚至多模态任务的适配器研发打开新路径。

局限性与未来工作

• 依赖初始主干质量： 若 VGGT 的预测严重偏差（如极端运动模糊或视角极少），伪真值可能误导适配器。
• 大场景扩展： 当前实现假设场景足够紧凑，可装入单一体积网格；要处理城市尺度的重建，需要层次化或稀疏表示。
• 动态物体： 方法假设几何静止，运动物体会破坏重投影一致性，进而污染特征学习。
• 未来方向： 作者建议在有深度真值时引入显式深度监督，探索用于大规模环境的多尺度适配器，并将自训练循环扩展至处理时间动态（如视频流）。

作者

• Youming Deng
• Songyou Peng
• Junyi Zhang
• Kathryn Heal
• Tiancheng Sun
• John Flynn
• Steve Marschner
• Lucy Chai

论文信息

• arXiv ID: 2512.08930v1
• 分类: cs.CV, cs.GR
• 发布日期: 2025 年 12 月 9 日
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