GarmentGS: Point-Cloud Guided Gaussian Splatting for High-Fidelity Non-Watertight 3D Garment Reconstruction
作者: Zhihao Tang, Shenghao Yang, Hongtao Zhang, Mingbo Zhao
分类: cs.CV
发布日期: 2025-05-04 (更新: 2025-05-14)
备注: Accepted by ICMR 2025
💡 一句话要点
GarmentGS：点云引导的高保真非封闭3D服装重建
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D服装重建 高斯溅射 点云引导 非封闭网格 快速重建
📋 核心要点
- 现有3D服装重建方法依赖大量人工操作，耗时费力，且难以保证重建质量和效率。
- GarmentGS利用快速重建的密集点云引导高斯基元的优化，提升服装表面的渲染效果和几何精度。
- 实验结果表明，GarmentGS在快速训练和实时渲染的同时，保持了具有竞争力的重建质量。
📝 摘要（中文）
传统3D服装创建需要大量手动操作，耗费时间和人力。最近，3D高斯溅射在3D场景重建和渲染方面取得了突破性进展，引起了广泛关注，并为3D服装重建开辟了新途径。然而，由于高斯基元的非结构化和不规则性，难以重建高保真、非封闭的3D服装。本文提出了GarmentGS，一种密集点云引导的方法，可以重建具有高几何精度的服装表面，并生成非封闭的单层网格。我们的方法引入了一个快速密集点云重建模块，可以在10分钟内完成服装点云重建，而传统方法需要几个小时。此外，我们使用密集点云来引导高斯基元的移动、展平和旋转，从而更好地分布在服装表面上，以实现卓越的渲染效果和几何精度。通过数值和视觉比较，我们的方法实现了快速训练和实时渲染，同时保持了具有竞争力的质量。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决高保真、非封闭3D服装的快速重建问题。现有方法，特别是基于高斯溅射的方法，由于高斯基元的非结构化特性，难以重建具有高几何精度的服装表面，并且重建过程耗时较长。
核心思路：核心思路是利用快速重建的密集点云作为引导，优化高斯基元的位置、姿态和形状，使其更好地分布在服装表面，从而提高重建的几何精度和渲染质量。通过点云引导，克服了传统高斯溅射方法在处理复杂服装几何结构时的不足。
技术框架：GarmentGS包含两个主要模块：快速密集点云重建模块和点云引导的高斯溅射优化模块。首先，利用图像数据快速重建服装的密集点云。然后，使用重建的点云来引导高斯基元的移动、展平和旋转，从而优化高斯溅射的参数。最终，从优化后的高斯溅射中提取非封闭的单层网格。
关键创新：关键创新在于利用快速重建的密集点云来引导高斯溅射的优化。这种点云引导的方式能够有效地约束高斯基元的分布，使其更好地拟合服装表面，从而提高重建的几何精度和渲染质量。此外，快速点云重建模块也显著缩短了重建时间。
关键设计：快速点云重建模块的具体实现细节未知。点云引导高斯溅射优化模块可能涉及到特定的损失函数设计，例如点云到高斯基元的距离损失，以及用于控制高斯基元移动、展平和旋转的参数化方法。具体的网络结构和参数设置在论文中可能有所描述，但此处未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GarmentGS实现了快速的服装点云重建，仅需10分钟，相比传统方法节省了大量时间。通过数值和视觉比较，GarmentGS在保持竞争力的重建质量的同时，实现了快速训练和实时渲染。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，此处未知。
🎯 应用场景
GarmentGS在虚拟试衣、游戏角色定制、服装设计和数字化等领域具有广泛的应用前景。该方法可以快速生成高保真度的3D服装模型，降低了服装设计的成本，提高了虚拟试穿的真实感，并为游戏和动画制作提供了高质量的服装资源。未来，该技术有望进一步应用于个性化服装定制和电商平台的服装展示。
📄 摘要（原文）
Traditional 3D garment creation requires extensive manual operations, resulting in time and labor costs. Recently, 3D Gaussian Splatting has achieved breakthrough progress in 3D scene reconstruction and rendering, attracting widespread attention and opening new pathways for 3D garment reconstruction. However, due to the unstructured and irregular nature of Gaussian primitives, it is difficult to reconstruct high-fidelity, non-watertight 3D garments. In this paper, we present GarmentGS, a dense point cloud-guided method that can reconstruct high-fidelity garment surfaces with high geometric accuracy and generate non-watertight, single-layer meshes. Our method introduces a fast dense point cloud reconstruction module that can complete garment point cloud reconstruction in 10 minutes, compared to traditional methods that require several hours. Furthermore, we use dense point clouds to guide the movement, flattening, and rotation of Gaussian primitives, enabling better distribution on the garment surface to achieve superior rendering effects and geometric accuracy. Through numerical and visual comparisons, our method achieves fast training and real-time rendering while maintaining competitive quality.