AmodalGen3D: Generative Amodal 3D Object Reconstruction from Sparse Unposed Views

📄 arXiv: 2511.21945v1 📥 PDF

作者: Junwei Zhou, Yu-Wing Tai

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-26

备注: 18 pages, 14 figures

💡 一句话要点

提出AmodalGen3D以解决稀疏视角下的3D物体重建问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 3D物体重建 生成模型 稀疏视角 遮挡处理 交叉注意力机制 机器人技术 增强现实 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有的多视角重建方法在处理部分遮挡和稀疏视角时，常常导致重建结果不完整或几何不一致。
  2. AmodalGen3D通过结合2D模态补全先验与多视角立体几何条件，利用交叉注意力机制进行特征融合，有效推断未观察到的物体部分。
  3. 在合成和真实数据集上的实验结果表明，AmodalGen3D在遮挡严重的情况下表现出更高的重建保真度和完整性。

📝 摘要（中文）

从少量未定姿态和部分遮挡的视角重建3D物体是现实场景中的一个常见且具有挑战性的问题，许多物体表面无法直接观察。传统的多视角或修复方法在这种情况下表现不佳，常常导致不完整或几何不一致的重建。本文提出了AmodalGen3D，一个生成框架，通过任意稀疏输入推断完整的、无遮挡的几何形状和外观。该模型结合了2D的模态补全先验与多视角立体几何条件，采用视图交叉注意力机制进行稀疏视图特征融合，并通过立体条件交叉注意力模块推断未观察到的结构。实验表明，AmodalGen3D在遮挡严重的稀疏视图设置下，能够实现更高的保真度和完整性，满足机器人、增强现实/虚拟现实和具身人工智能应用中的物体级3D场景重建需求。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从稀疏且未定姿态的视角重建3D物体的问题。现有方法在处理遮挡和稀疏视角时，常常无法提供完整且一致的几何重建，导致重建效果不佳。

核心思路：AmodalGen3D的核心思想是通过结合2D模态补全先验与多视角立体几何条件，推断出完整的、无遮挡的物体几何和外观。通过引入交叉注意力机制，模型能够有效融合来自不同视角的特征，推断未观察到的部分。

技术框架：AmodalGen3D的整体架构包括两个主要模块：视图交叉注意力机制用于稀疏视图特征的融合，立体条件交叉注意力模块用于推断未观察到的结构。模型通过联合建模可见和隐藏区域，确保重建结果与稀疏视图约束一致。

关键创新：AmodalGen3D的主要创新在于其生成框架，能够在稀疏视角下推断出完整的物体几何和外观，且与传统方法相比，显著提高了重建的保真度和完整性。

关键设计：模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡可见区域和隐藏区域的重建质量，并在网络结构中引入了交叉注意力机制，以增强特征融合的能力。

📊 实验亮点

在实验中，AmodalGen3D在合成和真实数据集上均表现出色，相较于基线方法，其重建保真度提升了XX%，完整性提升了YY%。尤其在遮挡严重的稀疏视角设置下，AmodalGen3D展现了显著的优势，满足了实际应用中的高标准要求。

🎯 应用场景

AmodalGen3D的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括机器人技术、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等。通过实现高保真度的3D物体重建，该技术能够提升虚拟环境中的交互体验，支持更复杂的场景理解和物体识别任务，推动具身人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Reconstructing 3D objects from a few unposed and partially occluded views is a common yet challenging problem in real-world scenarios, where many object surfaces are never directly observed. Traditional multi-view or inpainting-based approaches struggle under such conditions, often yielding incomplete or geometrically inconsistent reconstructions. We introduce AmodalGen3D, a generative framework for amodal 3D object reconstruction that infers complete, occlusion-free geometry and appearance from arbitrary sparse inputs. The model integrates 2D amodal completion priors with multi-view stereo geometry conditioning, supported by a View-Wise Cross Attention mechanism for sparse-view feature fusion and a Stereo-Conditioned Cross Attention module for unobserved structure inference. By jointly modeling visible and hidden regions, AmodalGen3D faithfully reconstructs 3D objects that are consistent with sparse-view constraints while plausibly hallucinating unseen parts. Experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate that AmodalGen3D achieves superior fidelity and completeness under occlusion-heavy sparse-view settings, addressing a pressing need for object-level 3D scene reconstruction in robotics, AR/VR, and embodied AI applications.