3DGS中mask的处理

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今年一整年在做NVS，也就是3D场景渲染的工作。在这个topic上风头最盛的是3DGS，其中有一个task是：

如果一个场景里有前景（foreground）和背景（background），能否单独对前景或者后景进行渲染。类似的需求描述可以参考3DGS官方repo中有几个issue：

  • https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting/issues/282，https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting/issues/127
  • https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting/issues/761

282这个issue是想把一个场景中动态的东西去掉，比如一个城市场景中飞驰的汽车。761这个issue就只是想把前景分割出来，背景不要：

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  • https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting/pull/1193
  • https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting/issues/64

我这篇博客主要用来记录我在这方面的一些尝试实验和观察。

127这个issue内有一位id为yzslab的网友给出了自己的解决方案，大家可以移步参考add dynamic mask, 它在原有的3DGS的代码上加了一个mask的导入，原理我后面再分析。

这里我先记录前景场景的尝试。我的数据集是一个打篮球的场景，一共八个机位，每一个机位拍摄了一张静态图片，我拿来做3D场景构建的是同一个时刻下八个机位的静态图片。

Foreground

首先我是用sam2对8个机位的图片中的运动员进行了分割，我使用的是动态交互的UI来做的，会更精细一点。需要的朋友可以参考我基于别人代码的实现：https://github.com/applepieiris/sam2-playground，我在代码里添加了将三个mask结果一并展示（附带预测置信度评分），可以在页面上选择自己最满意的mask进行点击保存。之所以想添加这个功能，是因为我发现有时候SAM2 score最高的那个mask反而不是最精确的，所以想在界面上进行展示后再选，在使用SAM2对运动员进行分割的时候，我是一个一个进行分割的，也就是先用矩形框出运动员，再点选，sam2.1是支持两者结合的方式进行Prompt，如果有多个运动员，需要一个一个来，之所以没有选择一起，是因为sam2.1不支持多个box+point的组合，只能支持一个box+多个点，但总体来说还是分割的蛮精细的。另外我还在这个代码里添加了将结果merge成最终mask的功能，欢迎参考。

这里我对每一张图片不仅产生了0-1的mask，也产生了针对mask的RGBA图片，也就是alpha通道存储的是mask信息。

这里我用的3DGS的原生代码

对于images来说，3DGS需要的是colmap格式的输入，它的代码仓库里提供了将images转化为colmap的脚本convert.py，其实脚本里就是几条colmap命令，注意：这里我想得到运动员单独的3D场景，一共有两个实现路径，一个是给3DGS输入RGBA的图片，一个就是还是RGB图片，但是可以借鉴127 issue内这个代码的实现，手动传入mask。

RGBA作为输入

我先说我传入RGBA图片，我的输入是8张RGBA图片，用convert.py会再相应路径下产生相机位姿信息，存储在sparse文件夹下面，这个文件夹内的内容在train.py中会进行读取。结果是不错的，可以渲染出单独运动员的场景，我们来看original repo中如何处理RGBA图片的：

在train.py中，作者对预测的image乘以了alpha_mask，然后对乘以alpha_mask之后的image和original_image做了loss的计算，再来看original_image，重点看utils/camera_utils.py

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def PILtoTorch(pil_image, resolution):
    resized_image_PIL = pil_image.resize(resolution)
    resized_image = torch.from_numpy(np.array(resized_image_PIL)) / 255.0
    if len(resized_image.shape) == 3:
        return resized_image.permute(2, 0, 1)
    else:
        return resized_image.unsqueeze(dim=-1).permute(2, 0, 1)

...
resized_image_rgb = PILtoTorch(image, resolution)
gt_image = resized_image_rgb[:3, ...]
self.original_image = gt_image.clamp(0.0, 1.0).to(self.data_device)

可以看到对于original image并没有做alpha_mask的乘积，这里我也是觉得很奇怪，我觉得应该在resize之前就做乘积，也就是只需要对alpha_mask中为1的pixel做loss的更新，所以我又去查找了一下，其中1193 issue 提到了这个问题，这个issue对PILtoTorch进行了修改：

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def PILtoTorch(pil_image, resolution):
    # When resizing RGBA, PIL pre-multiplies the resulting RGB with the resized alpha channel. This gives
    # different training behaviors depending on whether the image is actually resized (via -r flag) or not.
    # Moreover, the resized alpha is no longer a perfect binary image due to interpolation, which produces
    # a significant amount of floaters along the edges. To fix this, we manually mask the RGB if the input
    # is an RGBA, then we forget the alpha channel entirely. The multiplication of the rendered image with
    # the alpha_mask during training thus becomes a no-op for RGBA.
    if pil_image.mode == 'RGBA':
        from PIL import Image
        image_np = np.array(pil_image)
        rgb_np   = image_np[..., :3]
        alpha_np = image_np[..., 3:]
        masked_rgb_np = (rgb_np / 255.0) * (alpha_np / 255.0)
        masked_rgb_np = np.clip(masked_rgb_np, 0.0, 1.0)
        pil_image = Image.fromarray((masked_rgb_np * 255).astype(np.uint8))
        
    resized_image_PIL = pil_image.resize(resolution)
    resized_image = torch.from_numpy(np.array(resized_image_PIL)) / 255.0
    if len(resized_image.shape) == 3:
        return resized_image.permute(2, 0, 1)
    else:
        return resized_image.unsqueeze(dim=-1).permute(2, 0, 1)

这样修改的原因在于，在原来的代码里，如果不传入-r参数，也就是不对图片进行缩放，那么alpha_mask就是原来的0-1值，这部分是合理的，但是GT image并没有被mask，所以在计算loss的时候只有预测image进行了mask，而对GT并没有进行mask。

而一旦图片被resize，PIL中resize这个函数，会对alpha mask也进行插值，所以原来0-1值的mask会变成浮点数的mask，而PIL在resize的时候会首先对RGB进行mask，然后再插值缩放。

我们来看看没有修改前，传入RGBA图片的最终渲染效果：

image-20250905145421433

可以看到光斑明显。再看修改后的结果：

image-20250905152039511

优化很明显了。

单独的mask作为输入

这里我也测试了127 issue内这个代码的实现，手动传入mask，注意，我理解这里输入给3DGS的image是完整的RGB图片，而不是上面制作的RGBA图片了，另外需要在数据集内维护好一个./mask文件夹，用于存储每一张图片的0-1mask。

image-20250910154015915

结果如上图，发现noise是比较多的，特别是运动员的轮廓处。跟上面传RGBA的图片，没修改代码之前是一样的。

可以理解作者yzslab在修改这部分代码时，是想解决去掉一个场景里动的那部分object，仔细看它的代码，发现它的主要思路是对mask部分的像素，直接将GT Image和prediction Image变成一样的，这样在loss部分这部分就不参与了loss。可以参加核心修改：

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mask = viewpoint_cam.is_masked
if mask is not None:
    mask = mask.cuda()
    gt_image[mask] = image.detach()[mask]

Background

在background这个task上，我先阐述一下目标，跟127 issue里的目标是一样的：

I have a video of an indoor scene with an object bouncing around it but I want to mask away the object. How is this possible?

I have the segmentation masks for it. I saw #101 that mentioned to append an A channel where the 0 means the pixel should not be rendered but I had some questions about that.

Will it still work if in some frames, parts of my scene are blocked by the object but are again visible in future frames if I mask this way?

My goal is the get a fully fleshed 3D representation of the scene minus the object

target是： 得到一个移除object的干净背景的scene，对于我的场景，我就是想得到一个干净的篮球场的场景，远动员不要出现，至于被运动员的pixel挡住的部分，理想情况下这些pixel需要被填补或者用其他视角的颜色来推理。

单独的mask作为输入

这里我们还采用127 issue里的方法，传入的images图片是完整的RGB图像，masks内放入0-1的mask，结果：

image-20250910170952207

可以看到这部分一定程度上实现了我们想要的目标，在某些角度，确实人变成了“透明的”，可以看到背后的背景的颜色，但这个结果只能说是差强人意。

RGBA作为输入