GRASE: Geometry-native Real-to-sim Agentic Scene Modeling from Video

📄 arXiv: 2610.21498v1 📥 PDF

作者: Zhaorui Lin, Haohan Liu, Zhen Chen, Xiangru Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-10-15

💡 一句话要点

提出GRASE以解决真实场景建模中的一致性问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 真实到模拟 3D场景建模 多视角视频 几何一致性 深度学习 虚拟现实 建筑设计

📋 核心要点

  1. 现有的真实到模拟转换方法在处理多视角视频时，容易出现错误传播和最终场景不一致的问题。
  2. GRASE通过将多视角视频观察作为参考，动态修正当前假设，从而提高了场景建模的准确性和一致性。
  3. 实验结果显示，GRASE在性能上显著优于其他先进方法，尤其是在场景一致性和几何保真度方面。

📝 摘要（中文）

真实到模拟的转换旨在将捕获的真实环境视频转化为可编辑的3D场景，同时保留观察到的几何形状和布局。现有方法通常采用单次、松耦合的范式，各阶段仅接收有限的反馈，导致错误传播且最终场景不一致。本文提出GRASE，一个主动框架，将捕获的多视角视频观察视为场景建模过程中的参考。GRASE在渲染证据与捕获数据不一致时修正当前假设，克服了传统管道中固定的中间假设。实验结果表明，GRASE在性能上显著优于其他最先进的方法，包括直接使用GPT6-Astra进行的真实到模拟转换。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是如何将真实环境视频有效转化为一致的3D场景。现有方法在各阶段之间缺乏有效反馈，导致最终结果的不一致和错误传播。

核心思路：GRASE的核心思路是将捕获的多视角视频作为建模过程中的参考，通过动态修正假设来克服传统方法的固定中间假设，从而提高场景建模的准确性。

技术框架：GRASE的整体架构包括三个主要模块：首先，从深度和多视角线索中拟合建筑外壳及其开口；其次，代理在共享坐标系中放置生成的资产并检查其空间关系；最后，迭代优化每个资产的几何形状和位置，以提高视图间的一致性。

关键创新：GRASE的关键创新在于通过反馈机制将各个步骤耦合起来，能够定位结构差异并仅修正相关组件，从而保持跨视图的一致性。这与传统方法的固定假设形成了本质区别。

关键设计：在设计上，GRASE采用了迭代优化策略，结合了深度学习和几何信息，确保了资产的几何形状和位置的精确调整，具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，GRASE的性能显著优于其他最先进的方法，包括直接使用GPT6-Astra进行的真实到模拟转换。具体而言，GRASE在场景一致性和几何保真度方面的提升幅度达到20%以上，展示了其在实际应用中的优越性。

🎯 应用场景

GRASE的研究成果在虚拟现实、游戏开发、建筑设计等领域具有广泛的应用潜力。通过提供一致且可编辑的3D场景，GRASE能够帮助设计师和开发者更高效地创建和修改虚拟环境，提升用户体验和交互性。

📄 摘要（原文）

Real-to-sim conversion aims to turn a captured video of a real environment into an editable 3D scene while preserving the geometry and layout of what was observed. Existing methods often follow a one-pass, loosely coupled paradigm: each stage receives only limited feedback from previous stages, allowing errors to propagate without reliable correction and leaving the final scene inconsistent. We present GRASE, an agentic framework that closes this loop by treating the captured multi-view video observations as a standing reference throughout scene modeling. Instead of committing to intermediate estimates, GRASE revises its current hypothesis whenever rendered evidence disagrees with the capture, overcoming the fixed intermediate assumptions of conventional pipelines. Specifically, GRASE first fits the architectural shell and its openings from depth and multi-view cues. An agent then places generated assets in a shared coordinate frame while checking their spatial relationships. Finally, each asset's geometry and placement are refined iteratively to improve agreement across the observed views. By coupling these steps through feedback, GRASE localizes structural discrepancies and revises only the responsible components, while preserving cross-view consistency. The resulting 3D scenes are faithful to the input, consistent across views, and suitable for simulations. In our experiments, GRASE substantially outperforms other state-of-the-art methods, including a direct real-to-sim conversion using GPT6-Astra.