Neural Surface Priors for Editable Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2411.18311v2 📥 PDF

作者: Jakub Szymkowiak, Weronika Jakubowska, Dawid Malarz, Weronika Smolak-Dyżewska, Maciej Zięba, Przemyslaw Musialski, Wojtek Pałubicki, Przemysław Spurek

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-02-07)

备注: 9 pages, 7 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于神经表面先验的可编辑高斯溅射方法，实现场景外观的直观修改

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 高斯溅射 神经表面 隐式表示 场景编辑 三维重建

📋 核心要点

  1. 现有方法难以从图像数据中恢复易于修改的场景外观，限制了内容创作等应用。
  2. 该方法利用神经符号距离场作为几何先验，指导高斯溅射分量的训练，使其与场景几何对齐。
  3. 通过轻量级三角面片代理传递编辑信息，实现了对重建场景外观的灵活和直观修改。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，将3D高斯溅射与隐式表面表示相结合，从而可以通过网格操作直观地编辑重建的场景，这对于内容创建等应用至关重要。该方法首先利用输入图像和相机位姿，使用神经符号距离场重建场景表面。该神经表面作为几何先验，引导高斯溅射分量的训练，确保它们与场景几何结构对齐。为了方便编辑，我们将视觉和几何信息编码到一个轻量级的三角面片代理中。对从神经表面提取的网格进行的编辑，可以通过这个中间结构无缝地传播，从而更新重建的外观。与之前依赖三角面片代理表示的方法不同，我们的方法支持更广泛的修改，并充分利用网格拓扑，从而实现更灵活和直观的编辑过程。项目完整源代码可在以下网址获取：https://github.com/WJakubowska/NeuralSurfacePriors。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在从图像数据重建3D场景时，难以实现对场景外观的直观编辑。传统方法依赖于三角面片代理，但其编辑能力有限，无法充分利用网格拓扑信息，导致编辑过程不够灵活和直观。因此，需要一种能够方便修改场景外观，并支持更广泛编辑操作的方法。

核心思路：本文的核心思路是将3D高斯溅射与隐式表面表示相结合。首先，使用神经符号距离场（SDF）重建场景表面，该表面作为几何先验，引导高斯溅射分量的训练，确保它们与场景几何结构对齐。然后，将视觉和几何信息编码到轻量级的三角面片代理中，通过该代理传递编辑信息，从而实现对重建场景外观的修改。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 利用输入图像和相机位姿，训练一个神经符号距离场，重建场景表面。2) 使用神经表面作为几何先验，指导高斯溅射分量的训练，使其与场景几何对齐。3) 将视觉和几何信息编码到轻量级的三角面片代理中。4) 对从神经表面提取的网格进行编辑，并通过三角面片代理传播编辑信息，更新重建的外观。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将神经表面作为几何先验，指导高斯溅射分量的训练。与之前依赖三角面片代理表示的方法不同，该方法充分利用了网格拓扑信息，支持更广泛的修改，并实现了更灵活和直观的编辑过程。此外，使用轻量级的三角面片代理传递编辑信息，降低了计算复杂度。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 使用神经符号距离场（SDF）表示场景表面，SDF可以提供精确的几何信息，并方便进行网格提取。2) 设计损失函数，引导高斯溅射分量与神经表面对齐。3) 使用轻量级的三角面片代理传递编辑信息，降低计算复杂度。4) 具体参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文重点在于提出了一种新的可编辑高斯溅射框架，但摘要中没有提供具体的性能数据或与其他基线的定量比较。因此，实验亮点主要体现在概念验证和编辑功能的展示上，具体性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于计算机图形学和视觉领域，例如游戏开发、电影制作、虚拟现实和增强现实等。通过该方法，用户可以方便地修改3D场景的外观，从而提高内容创作的效率和质量。此外，该方法还可以用于3D场景重建、物体识别和姿态估计等任务，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

In computer graphics and vision, recovering easily modifiable scene appearance from image data is crucial for applications such as content creation. We introduce a novel method that integrates 3D Gaussian Splatting with an implicit surface representation, enabling intuitive editing of recovered scenes through mesh manipulation. Starting with a set of input images and camera poses, our approach reconstructs the scene surface using a neural signed distance field. This neural surface acts as a geometric prior guiding the training of Gaussian Splatting components, ensuring their alignment with the scene geometry. To facilitate editing, we encode the visual and geometric information into a lightweight triangle soup proxy. Edits applied to the mesh extracted from the neural surface propagate seamlessly through this intermediate structure to update the recovered appearance. Unlike previous methods relying on the triangle soup proxy representation, our approach supports a wider range of modifications and fully leverages the mesh topology, enabling a more flexible and intuitive editing process. The complete source code for this project can be accessed at: https://github.com/WJakubowska/NeuralSurfacePriors.