GSPlane: Concise and Accurate Planar Reconstruction via Structured Representation

📄 arXiv: 2510.17095v1 📥 PDF

作者: Ruitong Gan, Junran Peng, Yang Liu, Chuanchen Luo, Qing Li, Zhaoxiang Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-20

💡 一句话要点

GSPlane：通过结构化表示实现简洁而精确的平面重建

🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 高斯溅射 平面重建 结构化表示 几何精度 场景理解

📋 核心要点

  1. 现有高斯溅射方法在平面区域重建中，难以保证足够的平滑度和精度，导致几何结构不准确。
  2. GSPlane利用平面分割和法线预测，提取平面先验，建立结构化高斯坐标表示，并引入动态高斯重分类器，提升训练鲁棒性。
  3. 实验表明，GSPlane在不牺牲渲染质量的前提下，显著提高了重建网格的几何精度，并减少了顶点和面的数量。

📝 摘要（中文）

平面是3D场景的基本图元，尤其是在室内空间和城市街道等人工环境中。以结构化和参数化的格式表示这些平面有助于下游应用中的场景编辑和物理模拟。最近，高斯溅射（GS）在Novel View Synthesis任务中表现出了卓越的有效性，其扩展在精确的表面重建中显示出巨大的潜力。然而，即使是最先进的GS表示也常常难以重建具有足够平滑度和精度的平面区域。为了解决这个问题，我们提出了GSPlane，它可以恢复精确的几何形状，并为重建场景中的平面区域生成干净且结构良好的网格连接。通过利用现成的分割和法线预测模型，GSPlane提取鲁棒的平面先验，以建立平面高斯坐标的结构化表示，这有助于通过强制几何一致性来指导训练过程。为了进一步提高训练的鲁棒性，引入了动态高斯重分类器，以自适应地将具有持续高梯度的平面高斯重新分类为非平面，从而确保更可靠的优化。此外，我们利用优化的平面先验来细化网格布局，从而显着改善拓扑结构，同时减少顶点和面的数量。我们还探索了结构化平面表示的应用，这使得能够解耦和灵活地操纵支撑平面上的对象。大量的实验表明，在不牺牲渲染质量的前提下，平面先验的引入显着提高了各种基线中提取网格的几何精度。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于高斯溅射（GS）的方法在重建包含大量平面结构的场景时，尤其是在室内和城市环境中，难以保证重建平面的几何精度和光滑度。这些方法通常无法生成干净且结构良好的网格连接，限制了其在场景编辑和物理模拟等下游应用中的实用性。现有方法的痛点在于缺乏对平面结构的有效约束和利用，导致优化过程容易陷入局部最优。

核心思路：GSPlane的核心思路是利用平面先验知识来指导高斯溅射的优化过程，从而提高平面重建的精度和质量。具体来说，该方法首先通过现成的分割和法线预测模型提取场景中的平面区域，然后利用这些平面信息来建立结构化的高斯坐标表示。这种结构化表示能够强制高斯分布满足几何一致性约束，从而引导优化过程朝着更准确的平面几何形状收敛。此外，动态高斯重分类器能够自适应地调整高斯分布的类别，进一步提高训练的鲁棒性。

技术框架：GSPlane的整体框架包括以下几个主要模块：1) 平面先验提取模块：利用现成的分割和法线预测模型，从输入图像中提取平面区域的分割掩码和法线信息。2) 结构化高斯坐标表示模块：根据提取的平面先验，为每个平面区域建立结构化的高斯坐标表示，该表示能够强制高斯分布满足几何一致性约束。3) 动态高斯重分类器：根据高斯分布的梯度信息，自适应地调整高斯分布的类别，将具有持续高梯度的平面高斯重新分类为非平面，从而提高训练的鲁棒性。4) 网格细化模块：利用优化的平面先验，细化重建网格的布局，从而改善拓扑结构，并减少顶点和面的数量。

关键创新：GSPlane的关键创新在于以下几个方面：1) 提出了结构化的高斯坐标表示，能够有效地利用平面先验知识来约束高斯溅射的优化过程。2) 引入了动态高斯重分类器，能够自适应地调整高斯分布的类别，从而提高训练的鲁棒性。3) 提出了一种基于平面先验的网格细化方法，能够改善重建网格的拓扑结构，并减少顶点和面的数量。与现有方法相比，GSPlane能够更准确地重建平面区域，并生成更干净、更结构化的网格。

关键设计：在平面先验提取模块中，可以使用Mask R-CNN等现成的分割模型和法线预测模型。在结构化高斯坐标表示模块中，可以设计损失函数来强制高斯分布满足几何一致性约束，例如，可以最小化高斯分布的中心点到对应平面的距离，以及高斯分布的法线方向与平面法线方向之间的夹角。动态高斯重分类器的阈值需要根据具体数据集进行调整。在网格细化模块中，可以使用基于平面先验的优化算法来调整网格的顶点位置和连接关系。

📊 实验亮点

实验结果表明，GSPlane在不牺牲渲染质量的前提下，显著提高了重建网格的几何精度。与现有基线方法相比，GSPlane能够生成更干净、更结构化的网格，并减少顶点和面的数量。具体来说，GSPlane在多个数据集上实现了更高的平面重建精度，并降低了网格的复杂度。此外，实验还验证了GSPlane在场景编辑和对象操作方面的有效性。

🎯 应用场景

GSPlane的潜在应用领域包括：室内场景重建、城市建模、机器人导航、虚拟现实和增强现实等。该方法可以用于创建高质量的3D模型，这些模型可以用于场景编辑、物理模拟、游戏开发等。通过解耦和灵活地操纵支撑平面上的对象，GSPlane还可以用于实现更智能的场景交互和编辑功能。未来，GSPlane可以进一步扩展到处理更复杂的场景，例如包含曲面和非刚性结构的场景。

📄 摘要（原文）

Planes are fundamental primitives of 3D sences, especially in man-made environments such as indoor spaces and urban streets. Representing these planes in a structured and parameterized format facilitates scene editing and physical simulations in downstream applications. Recently, Gaussian Splatting (GS) has demonstrated remarkable effectiveness in the Novel View Synthesis task, with extensions showing great potential in accurate surface reconstruction. However, even state-of-the-art GS representations often struggle to reconstruct planar regions with sufficient smoothness and precision. To address this issue, we propose GSPlane, which recovers accurate geometry and produces clean and well-structured mesh connectivity for plane regions in the reconstructed scene. By leveraging off-the-shelf segmentation and normal prediction models, GSPlane extracts robust planar priors to establish structured representations for planar Gaussian coordinates, which help guide the training process by enforcing geometric consistency. To further enhance training robustness, a Dynamic Gaussian Re-classifier is introduced to adaptively reclassify planar Gaussians with persistently high gradients as non-planar, ensuring more reliable optimization. Furthermore, we utilize the optimized planar priors to refine the mesh layouts, significantly improving topological structure while reducing the number of vertices and faces. We also explore applications of the structured planar representation, which enable decoupling and flexible manipulation of objects on supportive planes. Extensive experiments demonstrate that, with no sacrifice in rendering quality, the introduction of planar priors significantly improves the geometric accuracy of the extracted meshes across various baselines.