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3步实现3D高斯修复：Infusion项目深度补全技术实战指南

【免费下载链接】InfusionOfficial implementation for paper: InFusion: Inpainting 3D Gaussians via Learning Depth Completion from Diffusion Prior项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/Infusion

Infusion是一个基于扩散先验学习的3D高斯修复框架，通过深度补全技术实现高质量3D场景修复。该项目结合了3D高斯点云表示与深度扩散模型，能够有效处理3D场景中的缺失区域，为3D重建和场景编辑提供了全新的解决方案。Infusion的核心价值在于将2D图像的修复能力扩展到3D空间，通过深度补全算法填补3D高斯点云中的缺失信息，实现自然且一致的3D场景修复效果。

⚙️ 快速上手：5分钟部署Infusion

环境配置与依赖安装

Infusion基于PyTorch和CUDA构建，支持现代GPU加速计算。环境配置采用Conda管理，确保依赖版本一致性：

# environment.yaml核心配置 name: infusion dependencies: - cudatoolkit=11.6 - python=3.8.1 - pytorch=1.12.1 - torchvision=0.13.1 - plyfile=0.8.1 - open3d==0.17.0

执行环境安装命令：

conda env create -f environment.yaml conda activate infusion

数据准备与结构规范

Infusion支持Mip-NeRF、Instruct-NeRF2NeRF和SPIn-NeRF等标准数据集格式。数据目录应遵循以下结构：

scene_folder/ ├── images/ # RGB图像数据 │ ├── image1.jpg │ └── image2.jpg ├── seg/ # 掩码标注（白色区域表示待修复） │ ├── image1.jpg │ └── image2.jpg └── sparse/ # COLMAP稀疏重建结果 └── 0/ └── cameras.bin

预训练模型下载

从HuggingFace下载Infusion深度补全检查点：

# 检查点存放路径 checkpoints/ └── infusion_model.pth

🚀 核心模块解析：三阶段修复流程

第一阶段：不完整高斯点云训练

Infusion采用三阶段修复流程，首先训练不完整的高斯点云表示。这一阶段基于原始场景数据和掩码标注，生成带有缺失区域的3D高斯模型：

cd gaussian_splatting # 训练不完整高斯点云 python train.py -s <场景路径> -m <输出路径> -u nothing --mask_training # 渲染获取相机参数和深度图 python render.py -s <场景路径> -m <输出路径> -u nothing

技术要点：

• 使用--mask_training参数启用掩码训练模式
• 渲染阶段生成相机外参矩阵（c2w）、内参矩阵和深度图
• 可选择使用--color_aug增强深度图可靠性

第二阶段：基于扩散先验的深度补全

深度补全是Infusion的核心创新点，通过扩散模型学习深度补全先验知识。从train/ours_30000/renders目录选择单张渲染图像，创建对应的掩码文件mask.png：

# depth_inpainting/run/run_inference_inpainting.py关键参数 parser.add_argument("--input_rgb_path", type=str, required=True) # 修复后的单张RGB图像 parser.add_argument("--input_mask", type=str, required=True) # 修复掩码 parser.add_argument("--input_depth_path", type=str, required=True) # 原始高斯深度图 parser.add_argument("--model_path", type=str, required=True) # 深度补全模型检查点 parser.add_argument("--denoise_steps", type=int, default=20) # 扩散去噪步数 parser.add_argument("--blend", action="store_true") # 启用混合扩散

执行深度补全推理：

cd depth_inpainting/run CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python run_inference_inpainting.py \ --input_rgb_path $input_rgb_path \ --input_mask $input_mask_path \ --input_depth_path $input_depth_path \ --model_path $model_path \ --output_dir $output_dir \ --denoise_steps 20 \ --intri $intri \ --c2w $c2w \ --use_mask \ --blend

优化技巧：如果单次推理结果不理想，可将输出深度图作为新的输入，循环2-3次以获得更好的补全效果。

第三阶段：点云融合与微调

修复后的高斯点云需要与原始点云融合，并进行快速微调。compose.py脚本实现了点云融合算法：

# compose.py核心融合逻辑 def combine_point_clouds(original_ply, supp_ply, save_ply, nb_points=100, threshold=1.0): """融合原始点云与补充点云，移除漂浮点""" # 加载PLY文件 original_data = load_ply(original_ply) supp_data = load_ply(supp_ply) # 使用KDTree进行最近邻搜索 kdtree = KDTree(original_data['xyz']) distances, _ = kdtree.query(supp_data['xyz']) # 基于距离阈值筛选点云 valid_mask = distances.flatten() > threshold filtered_supp = supp_data[valid_mask] # 合并点云并保存 combined_data = combine_attributes(original_data, filtered_supp) save_ply(combined_data, save_ply)

执行融合与微调：

# 点云融合 python compose.py --original_ply $origin_ply \ --supp_ply $supp_ply \ --save_ply $save_ply \ --nb_points 100 \ --threshold 1.0 # 快速微调（150次迭代） python train.py -s <场景路径> -m <输出路径> -u <图像名称> \ -n <修复图像路径> \ --load_iteration 30001 \ --iteration 150

🔧 配置与优化：参数调优策略

深度补全参数优化

深度补全阶段的关键参数直接影响修复质量：

# 去噪步数配置 denoise_steps = 20 # 默认值，步数越多精度越高但速度越慢 # 分辨率设置 processing_res = 768 # 处理分辨率，0表示使用输入图像原始分辨率 # 混合扩散启用 use_blend = True # 启用Blended Diffusion提升边缘一致性

参数调优建议：

• 对于简单场景，可适当减少denoise_steps到10-15以提升速度
• 复杂场景建议增加到25-30步以获得更好的细节
• 启用--blend参数可显著改善修复区域的边缘过渡

点云融合参数调优

compose.py中的两个关键参数控制漂浮点移除：

# 漂浮点移除参数 nb_points = 100 # 点云数量阈值 threshold = 1.0 # 点云距离阈值

调优策略：

• 增加nb_points和threshold值会移除更多周围点
• 对于密集场景，建议使用较小阈值（0.5-0.8）
• 对于稀疏场景，可适当增大阈值（1.0-1.5）
• 需要通过实验找到最适合特定场景的参数组合

训练优化配置

高斯点云训练阶段的优化参数：

# 训练命令扩展参数 python train.py -s <场景路径> -m <输出路径> \ -u nothing \ --mask_training \ --color_aug \ # 颜色增强提升深度图可靠性 --iterations 30000 \ # 训练迭代次数 --resolution 1.0 # 分辨率缩放因子

📊 常见问题与解决方案

深度图质量不佳问题

问题现象：渲染的深度图存在过多空洞点

解决方案：

1. 启用--color_aug参数增强训练数据多样性
2. 调整渲染时的背景颜色随机化策略
3. 检查掩码标注的准确性，确保白色区域完全覆盖缺失部分

点云融合后出现漂浮点

问题现象：融合后的点云包含不自然的漂浮点

解决方案：

1. 调整compose.py中的--nb_points和--threshold参数
2. 增加阈值以移除更多周围点：--threshold 1.5
3. 使用DBSCAN聚类算法进一步过滤异常点

内存不足与性能优化

问题现象：大型场景训练时内存溢出

解决方案：

1. 降低训练分辨率：--resolution 0.5
2. 使用半精度训练：在run_inference_inpainting.py中启用--half_precision
3. 分批处理大型点云，使用增量式融合策略

修复区域边缘不自然

问题现象：修复区域与原始场景过渡不自然

解决方案：

1. 确保掩码边缘适当扩展，覆盖过渡区域
2. 启用混合扩散模式：--blend
3. 多次迭代深度补全，使用前次输出作为新的输入

相机参数获取问题

问题现象：无法正确获取相机外参矩阵

解决方案：

1. 使用Gaussian-Splatting项目的convert.py脚本生成相机参数
2. 确保COLMAP稀疏重建结果正确
3. 检查相机参数文件格式与路径配置

🛠️ 技术架构深度解析

3D高斯表示与修复机制

Infusion基于3D高斯点云表示，每个高斯点包含位置、协方差、不透明度和球谐系数。修复过程通过以下步骤实现：

1. 不完整高斯训练：在掩码区域训练不完整的高斯表示
2. 深度补全扩散：使用扩散模型学习深度补全先验
3. 点云融合优化：将修复点云与原始点云融合并微调

深度补全扩散模型

深度补全模型基于Stable Diffusion架构，专门针对深度图修复任务进行优化：

# depth_inpainting_pipeline_half.py核心组件 class DepthEstimationInpaintPipeline(DiffusionPipeline): def __init__(self, unet, vae, scheduler, text_encoder, tokenizer): self.unet = unet # U-Net去噪网络 self.vae = vae # 变分自编码器 self.scheduler = scheduler # DDIM调度器 self.text_encoder = text_encoder # CLIP文本编码器 self.tokenizer = tokenizer # 文本分词器

点云融合算法实现

compose.py实现了基于KDTree的点云融合算法，关键步骤包括：

1. 点云加载与解析：读取PLY格式的点云数据
2. 最近邻搜索：使用KDTree计算点云间距离
3. 阈值过滤：基于距离阈值移除漂浮点
4. 属性合并：合并颜色、法线、不透明度等属性

性能优化技巧

GPU内存优化：

• 使用梯度检查点减少显存占用
• 启用混合精度训练加速计算
• 分批处理大型点云数据

推理速度优化：

• 调整扩散去噪步数平衡速度与质量
• 使用缓存机制避免重复计算
• 并行处理多个修复区域

Infusion项目为3D场景修复提供了完整的解决方案，通过深度补全扩散模型与3D高斯表示的创新结合，实现了高质量的3D场景修复效果。项目代码结构清晰，模块化设计便于扩展和定制，为3D重建和场景编辑任务提供了强大的技术基础。

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