LiteReality: Graphics-Ready 3D Scene Reconstruction from RGB-D Scans
作者: Zhening Huang, Xiaoyang Wu, Fangcheng Zhong, Hengshuang Zhao, Matthias Nießner, Joan Lasenby
分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR
发布日期: 2025-07-03
备注: Project Page: https://litereality.github.io; Video: https://www.youtube.com/watch?v=ecK9m3LXg2c&feature=youtu.be
💡 一句话要点
LiteReality：从RGB-D扫描重建可用于图形渲染的交互式3D场景
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D场景重建 RGB-D扫描 场景理解 模型检索 材质绘制 物理模拟 图形渲染
📋 核心要点
- 现有方法难以从RGB-D扫描中重建具有图形渲染能力（如对象独立性、物理材质）的交互式3D场景。
- LiteReality通过场景理解、模型检索、材质绘制和物理集成，将RGB-D扫描转换为紧凑、逼真且可交互的3D场景。
- LiteReality在Scan2CAD上实现了SOTA的对象检索性能，并提出了鲁棒的材质绘制模块，可处理未对齐、遮挡和光照不良等问题。
📝 摘要（中文）
我们提出了LiteReality，一种新颖的流程，可以将室内环境的RGB-D扫描转换为紧凑、逼真且可交互的3D虚拟副本。LiteReality不仅重建了视觉上与现实相似的场景，还支持图形管线所需的关键特性，例如对象独立性、可动性、高质量的基于物理的渲染材质以及基于物理的交互。LiteReality首先执行场景理解，并在结构化场景图的帮助下将结果解析为连贯的3D布局和对象。然后，它通过从精选的资产数据库中检索视觉上最相似的3D艺术家制作的模型来重建场景。接下来，材质绘制模块通过恢复高质量、空间变化的材质来增强真实感。最后，重建的场景被集成到具有基本物理属性的模拟引擎中，以实现交互行为。最终的场景紧凑、可编辑，并且完全兼容标准图形管线，使其适用于AR/VR、游戏、机器人和数字孪生等应用。此外，LiteReality还引入了一个无需训练的对象检索模块，该模块在Scan2CAD基准测试中实现了最先进的相似性性能，以及一个强大的材质绘制模块，能够将任何风格的图像外观转移到3D资产，即使在严重的未对齐、遮挡和光照不良的情况下也是如此。我们通过真实扫描和公共数据集证明了LiteReality的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在从RGB-D扫描重建3D场景时，难以兼顾场景的真实感、可交互性以及与标准图形管线的兼容性。尤其是在对象独立性、物理材质和物理交互等方面存在不足，限制了其在AR/VR、游戏和机器人等领域的应用。
核心思路：LiteReality的核心思路是将场景重建问题分解为场景理解、模型检索、材质绘制和物理集成四个阶段。通过场景理解获得场景的结构化表示，然后从预定义的资产库中检索相似的3D模型进行组装，再利用材质绘制模块增强真实感，最后集成物理属性以实现交互。这种方法能够有效地利用现有的3D模型资源，并提高重建场景的质量和效率。
技术框架：LiteReality的整体框架包括以下几个主要模块：1) 场景理解：利用场景图对RGB-D扫描进行解析，得到场景的结构化表示。2) 模型检索：从预定义的3D模型资产库中检索与场景中的对象最相似的模型。3) 材质绘制：将图像中的材质信息转移到检索到的3D模型上，增强场景的真实感。4) 物理集成：将重建的场景集成到物理引擎中，赋予其基本的物理属性，实现交互。
关键创新：LiteReality的关键创新在于：1) 提出了一个无需训练的对象检索模块，在Scan2CAD基准测试中取得了领先的性能。2) 提出了一个鲁棒的材质绘制模块，能够处理严重的未对齐、遮挡和光照不良等问题，将图像中的材质信息转移到3D模型上。
关键设计：在对象检索模块中，使用了深度特征和几何特征来计算模型之间的相似度。在材质绘制模块中，设计了一种基于图像对齐和纹理合成的方法，将图像中的材质信息无缝地转移到3D模型上。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中有详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
LiteReality在Scan2CAD基准测试中，对象检索模块取得了state-of-the-art的相似性性能，超过了现有方法。此外，材质绘制模块能够有效地将图像中的材质信息转移到3D模型上，即使在严重的未对齐、遮挡和光照不良的情况下也能保持较好的效果。具体的性能提升数据在论文中有详细描述（未知）。
🎯 应用场景
LiteReality重建的3D场景紧凑、可编辑且与标准图形管线兼容，因此适用于AR/VR、游戏、机器人和数字孪生等领域。例如，可以用于创建逼真的虚拟环境，训练机器人在虚拟环境中执行任务，或者构建数字孪生模型用于远程监控和控制。
📄 摘要（原文）
We propose LiteReality, a novel pipeline that converts RGB-D scans of indoor environments into compact, realistic, and interactive 3D virtual replicas. LiteReality not only reconstructs scenes that visually resemble reality but also supports key features essential for graphics pipelines -- such as object individuality, articulation, high-quality physically based rendering materials, and physically based interaction. At its core, LiteReality first performs scene understanding and parses the results into a coherent 3D layout and objects with the help of a structured scene graph. It then reconstructs the scene by retrieving the most visually similar 3D artist-crafted models from a curated asset database. Next, the Material Painting module enhances realism by recovering high-quality, spatially varying materials. Finally, the reconstructed scene is integrated into a simulation engine with basic physical properties to enable interactive behavior. The resulting scenes are compact, editable, and fully compatible with standard graphics pipelines, making them suitable for applications in AR/VR, gaming, robotics, and digital twins. In addition, LiteReality introduces a training-free object retrieval module that achieves state-of-the-art similarity performance on the Scan2CAD benchmark, along with a robust material painting module capable of transferring appearances from images of any style to 3D assets -- even under severe misalignment, occlusion, and poor lighting. We demonstrate the effectiveness of LiteReality on both real-life scans and public datasets. Project page: https://litereality.github.io; Video: https://www.youtube.com/watch?v=ecK9m3LXg2c