GeoSplatting: Towards Geometry Guided Gaussian Splatting for Physically-based Inverse Rendering
作者: Kai Ye, Chong Gao, Guanbin Li, Wenzheng Chen, Baoquan Chen
分类: cs.CV
发布日期: 2024-10-31 (更新: 2025-07-11)
备注: ICCV 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
GeoSplatting：通过几何引导的高斯溅射实现基于物理的逆渲染
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 逆渲染 三维高斯溅射 几何引导 光传输建模 材质分解
📋 核心要点
- 现有基于3DGS的逆渲染方法依赖于不精确的法线估计，导致光传输建模不准确，影响材质分解和relighting效果。
- GeoSplatting通过可微地构建表面接地的3DGS，利用优化网格的精确法线和不透明表面，实现更准确的光传输建模。
- 实验结果表明，GeoSplatting在逆渲染任务中表现出卓越的效率和性能，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
三维高斯溅射(3DGS)表示在 novel view synthesis 中表现出卓越的性能。进一步地，对3DGS进行材质-光照解耦，使其具备 relighting 能力，并能适应更广泛的应用。实现这一目标的一般方法是集成可微的基于物理的渲染(PBR)技术，以联合恢复BRDF材质和环境光照。然而，由于精确建模光传输的挑战，实现精确的解耦仍然是一个本质上困难的任务。现有方法通常近似高斯点的法线，这构成了一种隐式的几何约束。但是，它们通常会受到法线估计不准确的影响，从而降低光传输质量，导致材质分解出现噪声和 relighting 结果不佳。为了解决这个问题，我们提出了GeoSplatting，一种新颖的方法，通过显式几何引导增强3DGS，以实现精确的光传输建模。通过从可优化的网格中可微地构建一个表面接地的3DGS，我们的方法利用了定义良好的网格法线和不透明的网格表面，并且还便于使用基于网格的光线追踪技术进行高效的、感知遮挡的光传输计算。这种增强确保了精确的材质分解，同时保持了3DGS的效率和高质量渲染能力。在各种数据集上的综合评估证明了GeoSplatting的有效性，突出了其卓越的效率和最先进的逆渲染性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决基于3D高斯溅射(3DGS)的逆渲染中，由于不准确的法线估计导致的光传输建模误差问题。现有方法依赖于近似高斯点的法线，这使得光照和材质的解耦不准确，最终影响relighting效果。现有方法难以在保持渲染质量的同时，实现精确的材质分解和光照估计。
核心思路：GeoSplatting的核心思路是通过引入显式的几何信息来指导3DGS的光传输建模。具体来说，该方法从一个可优化的网格中构建一个表面接地的3DGS，从而利用网格的精确法线和不透明表面。这样可以更准确地计算光传输，并提高材质分解和光照估计的质量。
技术框架：GeoSplatting的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 初始化一个可优化的网格模型。2) 从网格模型中构建一个表面接地的3DGS表示。3) 使用网格法线和表面进行光传输计算，例如使用基于网格的光线追踪技术。4) 利用可微渲染技术，联合优化网格模型、3DGS参数、材质和光照参数。5) 使用优化后的模型进行novel view synthesis和relighting。
关键创新：GeoSplatting最重要的技术创新点在于将显式的几何信息引入到3DGS的逆渲染过程中。与现有方法不同，GeoSplatting不依赖于近似的高斯点法线，而是利用优化网格的精确法线和不透明表面进行光传输建模。这种方法可以显著提高光传输建模的准确性，从而改善材质分解和光照估计的质量。
关键设计：GeoSplatting的关键设计包括：1) 使用可微的网格表示，以便在优化过程中同时优化几何形状、3DGS参数、材质和光照参数。2) 使用基于网格的光线追踪技术进行高效的、感知遮挡的光传输计算。3) 设计合适的损失函数，以鼓励网格模型与观测数据一致，并促进材质分解和光照估计的准确性。损失函数可能包括渲染损失、几何损失和正则化项。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GeoSplatting在多个数据集上进行了评估，实验结果表明，GeoSplatting在逆渲染任务中取得了state-of-the-art的性能。与现有方法相比，GeoSplatting能够更准确地分解材质和光照，并生成更高质量的relighting结果。论文中展示了定性和定量的比较结果，证明了GeoSplatting的有效性和优越性。
🎯 应用场景
GeoSplatting在虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建逼真的虚拟场景和物体，并实现高质量的relighting效果。此外，GeoSplatting还可以用于三维重建、材质编辑和光照设计等任务，为相关领域的研究和应用提供新的工具和方法。
📄 摘要（原文）
Recent 3D Gaussian Splatting (3DGS) representations have demonstrated remarkable performance in novel view synthesis; further, material-lighting disentanglement on 3DGS warrants relighting capabilities and its adaptability to broader applications. While the general approach to the latter operation lies in integrating differentiable physically-based rendering (PBR) techniques to jointly recover BRDF materials and environment lighting, achieving a precise disentanglement remains an inherently difficult task due to the challenge of accurately modeling light transport. Existing approaches typically approximate Gaussian points' normals, which constitute an implicit geometric constraint. However, they usually suffer from inaccuracies in normal estimation that subsequently degrade light transport, resulting in noisy material decomposition and flawed relighting results. To address this, we propose GeoSplatting, a novel approach that augments 3DGS with explicit geometry guidance for precise light transport modeling. By differentiably constructing a surface-grounded 3DGS from an optimizable mesh, our approach leverages well-defined mesh normals and the opaque mesh surface, and additionally facilitates the use of mesh-based ray tracing techniques for efficient, occlusion-aware light transport calculations. This enhancement ensures precise material decomposition while preserving the efficiency and high-quality rendering capabilities of 3DGS. Comprehensive evaluations across diverse datasets demonstrate the effectiveness of GeoSplatting, highlighting its superior efficiency and state-of-the-art inverse rendering performance. The project page can be found at https://pku-vcl-geometry.github.io/GeoSplatting/.