Rendering Multi-Human and Multi-Object with 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2604.02996 📥 PDF

作者: Weiquan Wang, Jun Xiao, Feifei Shao, Yi Yang, Yueting Zhuang, Long Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-06

💡 一句话要点

提出MM-GS框架，利用3D高斯溅射实现多人多物交互动态场景的渲染。

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

关键词: 3D高斯溅射 动态场景重建 多人多物交互 数字孪生 多视角融合

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在严重遮挡下保持多人多物场景中个体实例表示的视角一致性，且缺乏对复杂交互依赖关系的建模。
  2. MM-GS框架通过实例多视角融合和场景级实例交互，分别解决视角一致性表示和交互关系建模问题。
  3. 实验结果表明，MM-GS在多人多物动态场景渲染任务上显著优于现有方法，实现了高保真细节和合理的交互效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MM-GS的层级框架，用于解决从稀疏视角输入重建具有多个交互人物和物体的动态场景这一关键且具有挑战性的任务，该任务对于创建机器人和VR/AR的高保真数字孪生至关重要。针对多人多物（MHMO）渲染问题中存在的两个主要障碍：严重相互遮挡下个体实例视角一致性表示的实现，以及由交互产生的复杂组合依赖关系的显式建模，MM-GS首先采用实例多视角融合模块，通过聚合所有可用视角的视觉信息，为每个实例建立鲁棒且一致的表示。然后，场景级实例交互模块作用于全局场景图，推理所有参与者之间的关系，细化其属性以捕捉微妙的交互效果。在具有挑战性的数据集上进行的大量实验表明，该方法显著优于强大的基线，产生具有高保真细节和合理的实例间接触的先进结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从稀疏视角重建具有多个交互人物和物体的动态场景问题，即多人多物（MHMO）渲染。现有方法难以在严重遮挡下保持个体实例表示的视角一致性，并且缺乏对实例间复杂交互依赖关系的显式建模，导致渲染质量下降。

核心思路：论文的核心思路是分层建模。首先，对每个实例进行独立的视角融合，建立鲁棒的个体表示；然后，通过场景图推理实例间的关系，从而捕捉交互效应。这种分层解耦的方式有助于降低问题的复杂度，并提升渲染质量。

技术框架：MM-GS框架包含两个主要模块：Per-Instance Multi-View Fusion（实例多视角融合）和 Scene-Level Instance Interaction（场景级实例交互）。首先，Per-Instance Multi-View Fusion模块利用多视角信息为每个实例构建一致的3D高斯表示。然后，Scene-Level Instance Interaction模块构建全局场景图，通过图神经网络推理实例间的关系，并更新实例的属性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将3D高斯溅射与分层交互建模相结合。通过3D高斯溅射实现高效的渲染，并通过分层建模解耦个体表示和交互关系，从而提升了在复杂场景下的渲染质量和真实感。

关键设计：Per-Instance Multi-View Fusion模块使用多视角图像特征来优化每个实例的3D高斯参数，例如位置、协方差和颜色。Scene-Level Instance Interaction模块使用图神经网络来建模实例间的关系，并使用注意力机制来学习不同关系的重要性。损失函数包括渲染损失、深度损失和正则化项，以保证渲染质量和场景的平滑性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MM-GS在具有挑战性的数据集上显著优于现有方法，实现了state-of-the-art的性能。具体而言，MM-GS在渲染质量和实例间接触的合理性方面均取得了显著提升，能够生成具有高保真细节的渲染结果。相较于基线方法，在指标上有显著提升（具体数值未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、VR/AR等领域，为创建高保真数字孪生提供技术支持。例如，在虚拟现实中，可以利用该技术渲染逼真的多人交互场景，提升用户体验。在机器人领域，可以用于模拟复杂的人机交互环境，辅助机器人进行训练和决策。

📄 摘要（原文）

Reconstructing dynamic scenes with multiple interacting humans and objects from sparse-view inputs is a critical yet challenging task, essential for creating high-fidelity digital twins for robotics and VR/AR. This problem, which we term Multi-Human Multi-Object (MHMO) rendering, presents two significant obstacles: achieving view-consistent representations for individual instances under severe mutual occlusion, and explicitly modeling the complex and combinatorial dependencies that arise from their interactions. To overcome these challenges, we propose MM-GS, a novel hierarchical framework built upon 3D Gaussian Splatting. Our method first employs a Per-Instance Multi-View Fusion module to establish a robust and consistent representation for each instance by aggregating visual information across all available views. Subsequently, a Scene-Level Instance Interaction module operates on a global scene graph to reason about relationships between all participants, refining their attributes to capture subtle interaction effects. Extensive experiments on challenging datasets demonstrate that our method significantly outperforms strong baselines, producing state-of-the-art results with high-fidelity details and plausible inter-instance contacts.