GAP: Gaussianize Any Point Clouds with Text Guidance

📄 arXiv: 2508.05631v1 📥 PDF

作者: Weiqi Zhang, Junsheng Zhou, Haotian Geng, Wenyuan Zhang, Yu-Shen Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-07

备注: ICCV 2025. Project page: https://weiqi-zhang.github.io/GAP

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

GAP：利用文本引导高斯化任意点云，实现高质量3D高斯模型生成

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D高斯溅射 点云高斯化 文本引导生成 图像扩散模型 多视角优化

📋 核心要点

  1. 现有方法难以直接从无色的3D点云生成高斯模型，这是一个尚未解决的挑战。
  2. GAP的核心在于利用文本引导，通过多视角优化和深度感知的图像扩散模型，合成一致的外观。
  3. 实验表明，GAP在合成和真实场景中均能有效生成高质量的3D高斯模型，尤其在复杂场景下表现突出。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为GAP的新方法，旨在利用文本引导将原始点云高斯化为高保真3D高斯模型。该方法的核心思想是设计一个多视角优化框架，利用深度感知的图像扩散模型来合成跨视角一致的外观。为了确保几何精度，引入了一种表面锚定机制，有效地约束高斯分布在优化过程中位于3D形状的表面上。此外，GAP还结合了一种基于漫反射的修复策略，专门用于完成难以观察到的区域。我们在不同复杂程度的点云到高斯生成任务上评估了GAP，从合成点云到具有挑战性的真实世界扫描，甚至是大型场景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从原始、无色的3D点云生成高质量3D高斯模型的问题。现有的方法主要集中在将彩色点云转换为高斯模型，而直接从无色点云生成高斯模型仍然是一个挑战。此外，如何保证生成的高斯模型在几何上的准确性，以及如何处理遮挡和难以观察的区域也是现有方法的痛点。

核心思路：论文的核心思路是利用文本引导的多视角优化框架，结合深度感知的图像扩散模型，来合成跨视角一致的外观。通过文本描述来引导高斯模型的生成，并利用扩散模型来填充缺失的信息。同时，引入表面锚定机制来约束高斯分布在3D形状的表面上，从而保证几何精度。

技术框架：GAP的整体框架包含以下几个主要模块：1) 文本编码器：将文本描述编码为特征向量，用于指导图像扩散模型的生成。2) 多视角渲染模块：从不同的视角渲染当前的高斯模型。3) 深度感知的图像扩散模型：根据文本描述和渲染的图像，生成新的图像，并提供梯度信息用于优化高斯模型。4) 表面锚定模块：将高斯分布约束在3D形状的表面上，保证几何精度。5) 漫反射修复模块：用于填充难以观察到的区域。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将文本引导和图像扩散模型引入到点云高斯化的过程中。与现有方法相比，GAP能够直接从无色点云生成高斯模型，并且能够利用文本描述来控制生成的外观。此外，表面锚定机制和漫反射修复模块也提高了生成模型的几何精度和完整性。

关键设计：1) 深度感知的图像扩散模型：使用了预训练的Stable Diffusion模型，并对其进行了微调，使其能够生成深度感知的图像。2) 表面锚定损失：设计了一种新的损失函数，用于约束高斯分布在3D形状的表面上。该损失函数基于点到面的距离。3) 漫反射修复策略：利用漫反射信息来填充难以观察到的区域，提高模型的完整性。4) 优化策略：使用了Adam优化器，并设置了合适的学习率和迭代次数。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

GAP在合成点云、真实世界扫描和大型场景等多种数据集上进行了评估，实验结果表明，GAP能够生成高质量的3D高斯模型。与现有方法相比，GAP在视觉质量和几何精度上均有显著提升。例如，在真实世界扫描数据集上，GAP生成的模型在细节和完整性方面优于其他方法。

🎯 应用场景

GAP技术在3D内容生成、虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。它可以用于快速生成高质量的3D模型，简化3D建模流程，并为机器人提供更准确的环境感知能力。未来，该技术有望应用于自动驾驶、游戏开发、电影制作等领域，极大地提升相关行业的生产效率和用户体验。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) has demonstrated its advantages in achieving fast and high-quality rendering. As point clouds serve as a widely-used and easily accessible form of 3D representation, bridging the gap between point clouds and Gaussians becomes increasingly important. Recent studies have explored how to convert the colored points into Gaussians, but directly generating Gaussians from colorless 3D point clouds remains an unsolved challenge. In this paper, we propose GAP, a novel approach that gaussianizes raw point clouds into high-fidelity 3D Gaussians with text guidance. Our key idea is to design a multi-view optimization framework that leverages a depth-aware image diffusion model to synthesize consistent appearances across different viewpoints. To ensure geometric accuracy, we introduce a surface-anchoring mechanism that effectively constrains Gaussians to lie on the surfaces of 3D shapes during optimization. Furthermore, GAP incorporates a diffuse-based inpainting strategy that specifically targets at completing hard-to-observe regions. We evaluate GAP on the Point-to-Gaussian generation task across varying complexity levels, from synthetic point clouds to challenging real-world scans, and even large-scale scenes. Project Page: https://weiqi-zhang.github.io/GAP.