3D场景重建与跨模态表征学习技术解析

运动恢复结构技术

针对影视内容中摄像机运动受限的特点，提出深度引导的稀疏运动恢复结构方法。关键技术包括：

1. 双目标优化：联合优化2D重投影误差与深度估计误差，相比传统几何优化方法提升10%-30%性能指标
2. 深度估计融合：利用现成深度估计模型生成密集深度图，通过双线性插值获取关键点真实深度
3. 初始化优化：在3D场景结构和相机位姿初始化阶段即引入深度信息

系统工作流程：输入视频→关键点检测与跟踪→深度图插值→3D结构重建

跨模态表征学习

改进CLIP框架的局限性，提出渐进式自蒸馏方法：

• 软对齐机制：允许图像与非配对文本建立概率关联，缓解网络爬取数据的噪声问题
• 自蒸馏训练：
  1. 初始阶段采用标准对比损失
  2. 逐步增加模型自身预测作为辅助训练目标
  3. 动态调整正/负样本权重

实验表明该方法在：

• 图像分类任务：部分数据集超越CLIP 30%-90%
• 跨模态检索：图文互检索任务持续优于基线
• 泛化能力：成功识别训练集未包含的彩色玻璃金鱼图案

左：CLIP强制硬对齐 右：本文的概率软对齐框架

技术应用前景

两项技术已应用于：

• 影视后期：精确插入数字对象到实拍视频
• 内容理解：构建通用视觉表征支持分类/检索任务
• 质量保障：为视频流媒体提供底层技术支持