ReCoGS: Real-time ReColoring for Gaussian Splatting scenes

📄 arXiv: 2511.18441v1 📥 PDF

作者: Lorenzo Rutayisire, Nicola Capodieci, Fabio Pellacini

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2025-11-23

备注: Project page is available at https://github.com/loryruta/recogs

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ReCoGS：高斯溅射场景的实时重新着色方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 高斯溅射 实时渲染 场景编辑 重新着色 交互式工具

📋 核心要点

  1. 现有基于2D扩散模型的场景编辑方法存在视角不一致、控制粒度不足和计算成本高等问题。
  2. ReCoGS提出了一种用户友好的交互式流程，用于精确选择和实时重新着色高斯溅射场景中的特定区域。
  3. 该方法提供了一个交互式工具，允许用户实时体验和调整重新着色效果，验证了其高效性和实用性。

📝 摘要（中文）

高斯溅射已成为一种领先的新视角合成方法，与NeRF方法相比，它提供了卓越的训练效率和实时推理，同时仍能提供高质量的重建。除了视角合成之外，这种3D表示也被用于编辑任务。许多现有方法利用2D扩散模型来生成用于训练的多视角数据集，但它们通常受到视角不一致、缺乏细粒度控制和高计算需求等限制。本文专注于重新着色的编辑任务。我们介绍了一种用户友好的流程，可以精确选择和重新着色预训练高斯溅射场景中的区域。为了展示我们方法的实时性能，我们还提供了一个交互式工具，允许用户在实践中体验该流程。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于2D扩散模型的多视角场景编辑方法，在应用于高斯溅射场景时，面临视角一致性难以保证、用户难以进行细粒度控制以及计算资源消耗过大的问题。这些问题限制了高斯溅射场景编辑的效率和用户体验。

核心思路：ReCoGS的核心思路是直接在高斯溅射的3D表示上进行操作，避免了2D扩散模型带来的视角不一致问题。通过用户交互式地选择和编辑特定区域，实现对高斯溅射场景的精确重新着色。

技术框架：ReCoGS的整体流程包括以下几个主要阶段：1) 用户通过交互式界面选择需要重新着色的区域；2) 系统根据用户的选择，在高斯溅射的3D表示中确定对应的点云；3) 用户指定目标颜色，系统实时更新所选区域的颜色；4) 用户可以实时预览和调整重新着色效果，直到满意为止。

关键创新：ReCoGS的关键创新在于其直接在高斯溅射的3D表示上进行操作，实现了实时和精确的重新着色。与依赖2D扩散模型的方法相比，ReCoGS避免了视角不一致问题，并提供了更细粒度的控制。

关键设计：ReCoGS的关键设计包括：1) 用户友好的交互式界面，方便用户选择和编辑区域；2) 高效的颜色更新算法，保证实时性能；3) 灵活的颜色调整机制，允许用户精细调整重新着色效果。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

ReCoGS通过直接操作高斯溅射的3D表示，实现了实时重新着色功能。该方法提供了一个交互式工具，用户可以实时预览和调整重新着色效果，验证了其高效性和实用性。论文开源了代码，方便其他研究者进行复现和改进。

🎯 应用场景

ReCoGS可应用于各种需要对3D场景进行编辑的领域，例如游戏开发、虚拟现实、建筑设计和工业设计等。它可以帮助用户快速、方便地修改场景的颜色和外观，从而提高工作效率和创作自由度。未来，该技术有望扩展到更复杂的场景编辑任务，例如材质编辑、物体替换和场景布局调整等。

📄 摘要（原文）

Gaussian Splatting has emerged as a leading method for novel view synthesis, offering superior training efficiency and real-time inference compared to NeRF approaches, while still delivering high-quality reconstructions. Beyond view synthesis, this 3D representation has also been explored for editing tasks. Many existing methods leverage 2D diffusion models to generate multi-view datasets for training, but they often suffer from limitations such as view inconsistencies, lack of fine-grained control, and high computational demand. In this work, we focus specifically on the editing task of recoloring. We introduce a user-friendly pipeline that enables precise selection and recoloring of regions within a pre-trained Gaussian Splatting scene. To demonstrate the real-time performance of our method, we also present an interactive tool that allows users to experiment with the pipeline in practice. Code is available at https://github.com/loryruta/recogs.