HoloScene: Simulation-Ready Interactive 3D Worlds from a Single Video
作者: Hongchi Xia, Chih-Hao Lin, Hao-Yu Hsu, Quentin Leboutet, Katelyn Gao, Michael Paulitsch, Benjamin Ummenhofer, Shenlong Wang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-07
备注: Project page: https://xiahongchi.github.io/HoloScene
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
HoloScene：从单视频重建可交互、可仿真的3D场景
🎯 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)
关键词: 3D重建 场景理解 交互式仿真 物理约束 能量优化
📋 核心要点
- 现有3D重建方法在几何完整性、物理合理性等方面存在不足，难以直接用于交互式仿真。
- HoloScene构建交互式场景图，整合几何、外观、物理属性及对象关系，并利用能量优化框架进行重建。
- 实验表明，HoloScene在多个数据集上表现优异，并成功应用于交互式游戏和数字孪生操作。
📝 摘要（中文）
本文提出HoloScene，一种新颖的交互式3D重建框架，旨在从单个视频中生成可用于仿真的3D虚拟环境。现有方法在几何完整性、对象交互性、物理合理性、照片级渲染或可靠动态仿真的物理属性等方面存在不足。HoloScene通过综合的交互式场景图表示解决这些问题，该场景图编码了对象几何、外观和物理属性，以及层级和对象间的关系。重建过程被建模为基于能量的优化问题，将观测数据、物理约束和生成先验集成到一个统一的目标函数中。通过结合基于采样的探索和基于梯度的细化，高效地进行优化。生成的数字孪生具有完整精确的几何结构、物理稳定性和逼真的渲染效果。在多个基准数据集上的评估表明，HoloScene 具有卓越的性能。在交互式游戏和实时数字孪生操作中的实际用例展示了其广泛的适用性和有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D重建方法难以同时满足几何完整性、对象交互性、物理合理性、照片级渲染和物理属性真实性等要求，限制了其在增强现实、虚拟现实、游戏和机器人等领域的应用。这些方法通常在处理遮挡、缺乏纹理或复杂的物理交互时表现不佳。
核心思路：HoloScene的核心思路是将3D重建问题转化为一个能量最小化问题，通过综合考虑观测数据、物理约束和生成先验知识，优化一个交互式的场景图表示。这种方法允许模型学习场景中对象之间的关系，并生成更完整、更逼真、更具物理合理性的3D场景。
技术框架：HoloScene的整体框架包含以下几个主要模块：1) 视频输入：从单个视频中提取图像序列。2) 场景图构建：基于图像序列，初始化场景图，包括对象几何、外观和物理属性的估计。3) 能量优化：构建一个能量函数，该函数包含数据项（与观测数据一致性）、物理项（物理约束）和先验项（生成先验）。4) 优化求解：采用混合优化方法，结合基于采样的探索和基于梯度的细化，最小化能量函数，从而优化场景图。5) 渲染和仿真：利用优化后的场景图，进行新视角的渲染和物理仿真。
关键创新：HoloScene的关键创新在于其综合的交互式场景图表示和能量优化框架。场景图不仅编码了对象的几何和外观，还包含了物理属性和对象间的关系，从而能够更好地捕捉场景的复杂性。能量优化框架则将观测数据、物理约束和生成先验整合到一个统一的目标函数中，从而能够生成更完整、更逼真、更具物理合理性的3D场景。
关键设计：能量函数的设计是HoloScene的关键。数据项通常采用光度一致性损失，衡量重建结果与观测图像的匹配程度。物理项则包含重力约束、碰撞避免约束等，保证重建场景的物理合理性。先验项则利用生成模型学习场景的统计规律，例如对象的大小、形状和位置分布。优化算法采用混合方法，首先使用基于采样的探索算法（如马尔可夫链蒙特卡洛方法）进行全局搜索，然后使用基于梯度的细化算法（如L-BFGS）进行局部优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
HoloScene在多个基准数据集上进行了评估，结果表明其在几何完整性、物理合理性和渲染质量等方面均优于现有方法。例如，在场景重建的Chamfer距离指标上，HoloScene相比于最先进的方法取得了显著的提升。此外，HoloScene还成功应用于交互式游戏和实时数字孪生操作，展示了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
HoloScene在增强现实、虚拟现实、游戏和机器人等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建逼真的虚拟环境，用于游戏开发、虚拟旅游、远程协作等。此外，HoloScene还可以用于机器人仿真，帮助机器人更好地理解和与物理世界交互。该技术有望加速数字孪生的发展，实现物理世界和虚拟世界的无缝衔接。
📄 摘要（原文）
Digitizing the physical world into accurate simulation-ready virtual environments offers significant opportunities in a variety of fields such as augmented and virtual reality, gaming, and robotics. However, current 3D reconstruction and scene-understanding methods commonly fall short in one or more critical aspects, such as geometry completeness, object interactivity, physical plausibility, photorealistic rendering, or realistic physical properties for reliable dynamic simulation. To address these limitations, we introduce HoloScene, a novel interactive 3D reconstruction framework that simultaneously achieves these requirements. HoloScene leverages a comprehensive interactive scene-graph representation, encoding object geometry, appearance, and physical properties alongside hierarchical and inter-object relationships. Reconstruction is formulated as an energy-based optimization problem, integrating observational data, physical constraints, and generative priors into a unified, coherent objective. Optimization is efficiently performed via a hybrid approach combining sampling-based exploration with gradient-based refinement. The resulting digital twins exhibit complete and precise geometry, physical stability, and realistic rendering from novel viewpoints. Evaluations conducted on multiple benchmark datasets demonstrate superior performance, while practical use-cases in interactive gaming and real-time digital-twin manipulation illustrate HoloScene's broad applicability and effectiveness. Project page: https://xiahongchi.github.io/HoloScene.