HoloTetSphere: Unified TetSphere Mesh Reconstruction for Physical Simulations
作者: YaQiao Dai, Renjiao Yi, Zhirui Gao, Wei Chen, Kai Xu, Chenyang Zhu
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2026-07-09
备注: Accepted to ECCV 2026
💡 一句话要点
提出HoloTetSphere以解决物理仿真中的网格重建问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 三维重建 物理仿真 四面体网格 拓扑优化 计算机图形学 高斯渲染 几何优化
📋 核心要点
- 现有的物理仿真3D重建方法依赖于两阶段流程，导致四面体化过程易出错，生成不连通的网格。
- 论文提出了一种拓扑自适应框架，通过耦合高斯球体与四面体元素，实现整体网格的拓扑和几何优化。
- 实验结果显示，该方法在几何精度上超越了现有技术，生成的四面体网格连通且一致，适用于物理仿真。
📝 摘要（中文）
标准的物理仿真3D重建流程依赖于解耦的两阶段范式：提取表面几何形状后进行易出错的四面体化过程。尽管最近的拉格朗日方法如TetSphere Splatting试图通过直接优化体积原语来绕过这一过程，但其同胚约束限制了拓扑自适应优化，导致生成不连通的四面体，无法用于进一步的物理仿真。为此，我们提出了一种拓扑自适应框架，通过端到端的拓扑和几何优化实现整体四面体网格重建。我们的实验表明，该方法在几何精度上优于现有技术，生成连通的四面体网格，有效简化了传统四面体化步骤。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决传统物理仿真3D重建中，四面体化过程易出错且生成不连通网格的问题。现有方法在提取表面几何后，常常无法有效生成适合物理仿真的连通四面体网格。
核心思路：我们提出了一种拓扑自适应框架，通过将高斯球体与四面体元素耦合，进行整体的拓扑和几何优化，以实现连通的四面体网格重建。这样的设计能够有效避免传统方法中的错误，提高重建的连贯性和适用性。
技术框架：整体流程包括两个主要模块：首先，通过耦合高斯球体与四面体元素，估计连续的不透明度场以进行可微分的元素修剪；其次，通过联合最小化网格平滑能量和多视角高斯渲染误差，驱动几何细化，同时保持拓扑自适应性。
关键创新：本研究的核心创新在于提出了一种端到端的拓扑和几何优化方法，能够生成统一且拓扑一致的四面体网格。这与现有方法的分离处理方式形成鲜明对比，显著提升了网格的连通性和适用性。
关键设计：在技术细节上，我们设计了特定的损失函数来平衡网格平滑与渲染误差，同时采用了高斯球体的耦合策略，以实现更高效的元素修剪和几何优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HoloTetSphere方法在几何精度上超越了现有的最先进技术，生成的四面体网格不仅连通且一致，具体性能提升幅度达到XX%。该方法有效绕过了传统四面体化步骤，简化了后续的物理仿真流程。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括计算机图形学、虚拟现实、物理仿真等。通过提供高质量的四面体网格重建，能够显著提升物理仿真的准确性和效率，进而推动相关领域的发展和应用。
📄 摘要（原文）
Standard pipelines for physics-ready 3D reconstruction rely on a decoupled two-stage paradigm: extracting surface geometry followed by an error-prone tetrahedralization process. While recent Lagrangian methods like TetSphere Splatting attempt to bypass this by directly optimizing volumetric primitives, their homeomorphic constraints prevent topology-adaptive optimization. Consequently, they produce disjoint tetrahedra rather than a single connected mesh, rendering the structures unsuitable for further physical simulations. To address this, we propose a topology-adaptive framework for holistic tetrahedral mesh reconstruction through end-to-end topological and geometric optimization. First, by coupling Gaussian spheres to tetrahedral elements and leveraging edge connections, we estimate a continuous opacity field for differentiable element pruning. Next, jointly minimizing mesh smoothing energy and multi-view Gaussian rendering error drives alternating geometric refinement while preserving topological adaptivity. Consequently, our approach effectively constructs a unified and topologically coherent tetrahedral mesh. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms state-of-the-art techniques by achieving superior geometric accuracy and producing coherent, single-connected tetrahedral meshes, thereby effectively bypassing the error-prone conventional tetrahedralization step for reconstructed surface meshes and streamlining downstream physical simulation.