HPR3D: Hierarchical Proxy Representation for High-Fidelity 3D Reconstruction and Controllable Editing

📄 arXiv: 2507.11971v1 📥 PDF

作者: Tielong Wang, Yuxuan Xiong, Jinfan Liu, Zhifan Zhang, Ye Chen, Yue Shi, Bingbing Ni

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2025-07-16

💡 一句话要点

提出HPR3D：一种用于高保真三维重建和可控编辑的分层代理表示方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 三维重建 神经表示 可控编辑 分层表示 代理节点

📋 核心要点

  1. 现有3D表示方法在重建、编辑等任务中存在局限性，难以兼顾精度、通用性和可编辑性。
  2. HPR3D通过分层代理节点表示物体形状和纹理，节点存储局部信息，实现高效查询和编辑。
  3. 实验表明，HPR3D在3D重建和编辑任务中表现出高表达效率、高保真渲染质量和优越的可编辑性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的3D分层代理节点表示方法HPR3D，旨在克服现有3D表示（如网格、体素、点云和基于NeRF的神经隐式场）在重建、生成、编辑和驱动等任务中的局限性。该方法通过在物体表面和内部稀疏地分布分层组织（树状结构）的代理节点来表示物体的形状和纹理。每个节点在其邻域内存储局部形状和纹理信息（由小型MLP隐式编码）。查询任何3D坐标的属性时，通过高效的神经插值和来自相关附近节点和父节点的轻量级解码来实现。该框架产生了一种高度紧凑的表示，其中节点与局部语义对齐，从而能够直接进行拖放编辑操作，并提供可扩展的质量-复杂度控制。在3D重建和编辑方面的大量实验证明了该方法的表达效率、高保真渲染质量和卓越的可编辑性。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D表示方法，如网格、体素、点云和NeRF，在重建、生成、编辑和驱动等任务中存在局限性。网格编辑复杂，NeRF结构模糊难以操控，所有表示都难以平衡数据复杂度和保真度。

核心思路：论文的核心思路是使用一种分层的代理节点表示。通过在物体表面和内部稀疏地分布树状结构的代理节点，每个节点存储局部形状和纹理信息。这种分层结构允许高效的查询和编辑，同时保持较高的保真度。

技术框架：HPR3D框架包含以下主要模块：1) 代理节点初始化：在物体表面和内部初始化一组分层组织的代理节点。2) 局部信息编码：每个节点使用一个小型MLP来隐式编码其邻域内的局部形状和纹理信息。3) 属性查询：对于给定的3D坐标，通过神经插值从附近的代理节点及其父节点解码属性信息。4) 编辑操作：通过直接操纵代理节点的位置和属性来实现对3D模型的编辑。

关键创新：HPR3D的关键创新在于其分层代理节点表示。与传统的3D表示方法相比，HPR3D具有更高的表达效率、更好的可编辑性和可扩展性。节点与局部语义对齐，使得编辑操作更加直观和可控。

关键设计：HPR3D的关键设计包括：1) 分层结构：使用树状结构组织代理节点，允许从粗到细地表示物体形状。2) 局部MLP编码：每个节点使用小型MLP来编码局部信息，减少了参数量。3) 神经插值：使用神经插值方法从附近的节点解码属性信息，保证了查询的效率和准确性。损失函数包括重建损失、正则化损失等，用于优化节点的位置和属性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HPR3D在3D重建和编辑任务中取得了显著的性能提升。与现有方法相比，HPR3D在保持高保真渲染质量的同时，具有更高的表达效率和更好的可编辑性。例如，在ShapeNet数据集上，HPR3D在重建精度方面优于基线方法，并且能够实现更加直观和可控的编辑操作。

🎯 应用场景

HPR3D在三维重建、虚拟现实、游戏开发、动画制作等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建高质量的三维模型，并支持对模型进行灵活的编辑和操控。此外，HPR3D还可以用于生成新的三维内容，例如虚拟角色和场景。该研究有望推动三维内容创作和交互技术的发展。

📄 摘要（原文）

Current 3D representations like meshes, voxels, point clouds, and NeRF-based neural implicit fields exhibit significant limitations: they are often task-specific, lacking universal applicability across reconstruction, generation, editing, and driving. While meshes offer high precision, their dense vertex data complicates editing; NeRFs deliver excellent rendering but suffer from structural ambiguity, hindering animation and manipulation; all representations inherently struggle with the trade-off between data complexity and fidelity. To overcome these issues, we introduce a novel 3D Hierarchical Proxy Node representation. Its core innovation lies in representing an object's shape and texture via a sparse set of hierarchically organized (tree-structured) proxy nodes distributed on its surface and interior. Each node stores local shape and texture information (implicitly encoded by a small MLP) within its neighborhood. Querying any 3D coordinate's properties involves efficient neural interpolation and lightweight decoding from relevant nearby and parent nodes. This framework yields a highly compact representation where nodes align with local semantics, enabling direct drag-and-edit manipulation, and offers scalable quality-complexity control. Extensive experiments across 3D reconstruction and editing demonstrate our method's expressive efficiency, high-fidelity rendering quality, and superior editability.