GSPlane: Concise and Accurate Planar Reconstruction via Structured Representation
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
- 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。
- GSPlane利用平面先验指导高斯坐标训练，并引入动态高斯重分类器增强训练鲁棒性，从而优化平面重建。
- 实验表明，GSPlane在不降低渲染质量的前提下，显著提升了重建网格的几何精度，并实现了平面上的对象解耦操作。
📝 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，通过强制几何一致性来帮助指导训练过程。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。这导致重建的网格质量不高，影响后续的场景编辑和物理模拟等应用。现有方法缺乏对平面结构的有效约束，容易产生噪声和不规则的表面。
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训练过程，从而提高平面区域的重建质量。具体来说，GSPlane首先利用现成的分割和法线预测模型提取场景中的平面区域，然后将这些平面区域的几何信息作为先验知识，用于约束对应高斯分布的参数优化。此外，为了提高训练的鲁棒性，GSPlane还引入了动态高斯重分类器，以处理训练过程中可能出现的异常高斯分布。
技术框架：GSPlane的整体框架主要包含以下几个阶段：1) 平面先验提取：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) 结构化表示：基于提取的平面先验，建立平面高斯坐标的结构化表示，将高斯分布与平面区域关联起来。3) 训练优化：利用平面先验和动态高斯重分类器，优化高斯分布的参数，提高平面区域的重建质量。4) 网格细化：利用优化后的平面先验，细化重建的网格结构，提高拓扑结构的质量，并减少顶点和面的数量。
关键创新：GSPlane的关键创新在于：1) 引入了平面先验知识来指导高斯溅射的训练过程，从而提高了平面区域的重建质量。2) 提出了动态高斯重分类器，可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，从而增强了训练的鲁棒性。3) 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。
关键设计：GSPlane的关键设计包括：1) 平面先验的提取方式：使用现成的分割和法线预测模型，保证了先验信息的准确性和可靠性。2) 动态高斯重分类器的设计：通过监测高斯分布的梯度变化，自适应地调整高斯分布的类别，避免了异常高斯分布对训练过程的影响。3) 网格细化策略：利用优化后的平面先验，对网格进行细化，提高了网格的拓扑结构质量，并减少了顶点和面的数量。损失函数方面，除了常规的渲染损失外，还引入了几何一致性损失，以约束平面区域的高斯分布参数。
🖼️ 关键图片
📊 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。与现有方法相比，GSPlane在多个数据集上实现了更好的平面重建效果，并减少了网格的顶点和面的数量。此外，GSPlane还展示了在平面上进行对象解耦和操作的能力，验证了其结构化平面表示的有效性。具体性能数据未知，但论文强调了在几何精度上的显著提升。
🎯 应用场景
GSPlane的潜在应用领域包括：室内场景重建、城市建模、虚拟现实、增强现实、机器人导航等。通过提供更精确和结构化的平面表示，GSPlane可以促进场景编辑、物理模拟、对象操作等下游任务。例如，可以利用GSPlane实现对室内场景中墙壁、地板等平面的精确编辑和修改，或者在虚拟环境中实现对平面上的对象进行交互操作。未来，GSPlane可以进一步扩展到处理更复杂的场景和结构，例如曲面和非刚性物体。
📄 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.