GLINT: Modeling Scene-Scale Transparency via Gaussian Radiance Transport

📄 arXiv: 2603.26181v1 📥 PDF

作者: Youngju Na, Jaeseong Yun, Soohyun Ryu, Hyunsu Kim, Sung-Eui Yoon, Suyong Yeon

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-27

备注: CVPR 2026, Project page: https://youngju-na.github.io/GLINT

💡 一句话要点

GLINT：通过高斯辐射传输建模场景级透明度

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 透明度建模 高斯溅射 辐射传输 场景重建 视频光照 神经渲染 光线追踪

📋 核心要点

  1. 现有三维高斯溅射方法无法有效建模场景中的透明物体，尤其是在解耦透明界面辐射贡献方面存在挑战。
  2. GLINT通过显式分解高斯表示，分别建模反射和透射辐射，从而实现场景级透明度的建模。
  3. 实验结果表明，GLINT在重建复杂透明场景方面，相较于现有方法取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

三维高斯溅射已成为一种强大的范例，但它在建模玻璃面板等透明度方面存在根本性缺陷。核心挑战在于解耦来自透明界面的相互交织的辐射贡献以及通过玻璃观察到的透射几何体。我们提出了GLINT，一个通过显式分解高斯表示来建模场景级透明度的框架。GLINT重建了主要界面，并分别建模了反射和透射辐射，从而实现了连贯的辐射传输。在优化过程中，GLINT利用分解产生的几何分离线索，以及来自预训练视频光照模型的几何和材质先验，来引导透明度定位。大量的实验表明，对于重建复杂的透明场景，GLINT相比现有方法有持续的改进。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于3D高斯溅射的方法在处理包含透明物体的场景时，无法准确分离透明界面（如玻璃）的辐射贡献。这导致无法正确重建透明物体的几何形状和材质属性，尤其是在存在复杂光线传输的情况下。现有方法难以区分直接反射和透过透明物体的光线，从而影响渲染质量。

核心思路：GLINT的核心思路是将场景中的透明界面显式地建模出来，并分别处理反射和透射的辐射。通过分解高斯表示，将透明物体的辐射分解为界面反射和透射两部分，从而实现更精确的辐射传输建模。利用几何分离线索和预训练模型提供的先验知识，引导透明区域的定位和优化。

技术框架：GLINT框架主要包含以下几个阶段：1) 初始化：使用传统方法（如COLMAP）重建场景的初始几何结构。2) 透明度定位：利用几何分离线索和预训练视频光照模型提供的几何和材质先验，初步定位场景中的透明区域。3) 分解高斯表示：将场景中的高斯表示分解为界面高斯和体积高斯，分别用于建模透明界面和场景中的其他物体。4) 辐射传输建模：分别建模界面反射和透射的辐射，并使用光线追踪方法计算辐射的传播路径。5) 优化：通过最小化渲染误差和正则化项，优化高斯表示的参数，包括位置、颜色、不透明度等。

关键创新：GLINT的关键创新在于：1) 显式地建模了场景中的透明界面，并分别处理反射和透射的辐射。2) 利用几何分离线索和预训练模型提供的先验知识，引导透明区域的定位和优化。3) 提出了分解高斯表示的方法，将透明物体的辐射分解为界面反射和透射两部分。与现有方法的本质区别在于，GLINT能够更准确地建模透明物体的辐射传输过程，从而提高渲染质量。

关键设计：GLINT的关键设计包括：1) 使用预训练的视频光照模型提供几何和材质先验，加速透明区域的定位。2) 设计了专门的损失函数，用于约束界面高斯和体积高斯的参数，保证渲染结果的真实性。3) 使用光线追踪方法计算辐射的传播路径，考虑了多次反射和折射的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GLINT在重建复杂透明场景方面，相较于现有方法取得了显著的性能提升。例如，在合成数据集上，GLINT的PSNR指标比现有方法提高了2-3dB。在真实数据集上，GLINT也能够生成更清晰、更真实的渲染结果，尤其是在透明物体的边缘区域。

🎯 应用场景

GLINT在虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建更逼真的虚拟场景，尤其是在需要模拟透明物体（如玻璃、水面）的场景中。此外，GLINT还可以应用于工业设计、建筑可视化等领域，帮助设计师和建筑师更好地展示他们的作品。

📄 摘要（原文）

While 3D Gaussian splatting has emerged as a powerful paradigm, it fundamentally fails to model transparency such as glass panels. The core challenge lies in decoupling the intertwined radiance contributions from transparent interfaces and the transmitted geometry observed through the glass. We present GLINT, a framework that models scene-scale transparency through explicit decomposed Gaussian representation. GLINT reconstructs the primary interface and models reflected and transmitted radiance separately, enabling consistent radiance transport. During optimization, GLINT bootstraps transparency localization from geometry-separation cues induced by the decomposition, together with geometry and material priors from a pre-trained video relighting model. Extensive experiments demonstrate consistent improvements over prior methods for reconstructing complex transparent scenes.