Multi-Modal 3D Mesh Reconstruction from Images and Text
作者: Melvin Reka, Tessa Pulli, Markus Vincze
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2025-03-10
备注: under review
💡 一句话要点
提出一种语言引导的少样本3D网格重建方法，解决零样本方法依赖预训练3D模型的难题。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D重建 多模态融合 语言引导 少样本学习 机器人 6D姿态估计 神经渲染
📋 核心要点
- 传统6D姿态估计依赖大量数据训练，零样本方法依赖预先存在的3D模型，限制了其在实际机器人应用中的泛化能力。
- 该方法利用少量图像和语言查询，结合GroundingDINO、SAM、VGGSfM和SuGAR等技术，实现对未见物体的3D网格重建。
- 实验评估了该方法在几何和纹理重建方面的准确性和质量，并分析了成像条件对重建效果的影响。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种语言引导的少样本3D重建方法，旨在解决机器人领域中未见物体的6D姿态估计问题。传统方法依赖于需要大量数据集训练的模型，计算成本高且泛化能力差。零样本方法虽然无需训练，但依赖于预先存在的3D物体模型，这在实际应用中往往难以实现。该方法仅需少量输入图像和一个语言查询，即可重建3D网格。流程上，首先利用GroundingDINO和Segment Anything Model输出分割掩码，然后使用VGGSfM重建稀疏点云，再通过Gaussian Splatting方法SuGAR重建网格。最后，通过清理步骤去除伪影，得到最终的3D网格。论文从几何和纹理的准确性和质量方面评估了该方法，并研究了视角、输入图像数量和图像重叠等成像条件对3D物体重建质量、效率和计算可扩展性的影响。
🔬 方法详解
问题定义：现有6D物体姿态估计方法要么依赖大量标注数据进行训练，计算成本高昂且泛化性差；要么依赖预先存在的3D模型，但在实际场景中，获取目标物体的3D模型往往是不切实际的。因此，如何在缺乏大量训练数据和预训练3D模型的情况下，实现对未见物体的精确3D重建是一个关键问题。
核心思路：该论文的核心思路是利用语言描述作为先验知识，引导从少量图像中进行3D重建。通过结合图像分割和多视图几何技术，从图像中提取几何信息，并利用语言信息对重建结果进行约束和优化，从而实现高质量的3D网格重建。这种方法旨在克服传统方法对大量数据和预训练模型的依赖，提高对未见物体的泛化能力。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 图像分割：使用GroundingDINO和Segment Anything Model (SAM) 从输入图像中分割出目标物体。GroundingDINO用于根据语言查询定位物体，SAM则用于生成精确的分割掩码。2) 稀疏点云重建：利用VGGSfM (Visual Geometry Group Structure from Motion) 从分割后的图像中重建稀疏点云。VGGSfM是一种基于特征匹配和三角化的多视图几何方法。3) 网格重建：使用Gaussian Splatting方法SuGAR (Surface Gaussian Accumulation for Rendering) 从稀疏点云重建3D网格。SuGAR是一种基于高斯球的神经渲染方法，可以生成高质量的网格模型。4) 伪影去除：对重建的网格进行后处理，去除伪影，得到最终的3D模型。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将语言信息融入到3D重建流程中，实现了语言引导的少样本3D重建。与传统的仅依赖图像信息的3D重建方法相比，该方法可以利用语言描述作为额外的约束，提高重建的准确性和鲁棒性。此外，该方法结合了多种先进的计算机视觉技术，包括GroundingDINO、SAM、VGGSfM和SuGAR，充分利用了各自的优势。
关键设计：论文中没有明确说明关键参数设置、损失函数或网络结构的具体细节。但是，可以推断，GroundingDINO和SAM的参数设置会影响分割的准确性，VGGSfM的特征匹配策略会影响点云的质量，SuGAR的渲染参数会影响网格的细节。此外，伪影去除算法的设计也会影响最终重建结果的质量。具体的技术细节可能需要参考相关论文。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了该方法在3D网格重建方面的有效性。虽然摘要中没有给出具体的性能数据，但强调了对几何和纹理的准确性和质量进行了评估，并研究了成像条件对重建效果的影响。未来的工作可以进一步量化该方法的性能，并与其他基线方法进行比较，以更全面地评估其优势。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人领域，例如机器人抓取、场景理解和物体交互。通过语言引导的3D重建，机器人可以在缺乏预训练模型的情况下，快速学习和识别新的物体，从而提高其在复杂环境中的适应性和自主性。此外，该方法还可以应用于增强现实、虚拟现实和3D建模等领域，为用户提供更加便捷和高效的3D内容生成工具。
📄 摘要（原文）
6D object pose estimation for unseen objects is essential in robotics but traditionally relies on trained models that require large datasets, high computational costs, and struggle to generalize. Zero-shot approaches eliminate the need for training but depend on pre-existing 3D object models, which are often impractical to obtain. To address this, we propose a language-guided few-shot 3D reconstruction method, reconstructing a 3D mesh from few input images. In the proposed pipeline, receives a set of input images and a language query. A combination of GroundingDINO and Segment Anything Model outputs segmented masks from which a sparse point cloud is reconstructed with VGGSfM. Subsequently, the mesh is reconstructed with the Gaussian Splatting method SuGAR. In a final cleaning step, artifacts are removed, resulting in the final 3D mesh of the queried object. We evaluate the method in terms of accuracy and quality of the geometry and texture. Furthermore, we study the impact of imaging conditions such as viewing angle, number of input images, and image overlap on 3D object reconstruction quality, efficiency, and computational scalability.