φ-RIE: From Photorealistic Reconstruction to Interactive Environments
作者: Runyi Yang, Deheng Zhang, Xiaoye Wang, Kanzhi Wu, Lei Sun, Ajad Chhatkuli, Kunyu Peng, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel
分类: cs.RO, cs.CV, cs.GR
发布日期: 2026-09-22
备注: 8 pages, 6 figures
💡 一句话要点
提出φ-RIE以解决3D场景交互性不足问题
🎯 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: 3D重建 高斯点云 物理交互 机器人模拟 虚拟现实 增强现实 场景构建
📋 核心要点
- 现有的3D重建方法无法支持物理交互，导致机器人模拟中的对象无法独立移动和接触。
- 提出的φ-RIE方法通过耦合资产构建与源移除，将选定对象转化为可移动的模拟资产，保留场景的其余部分。
- 在50个ScanNet++场景上的实验表明，基于证据的选择和注册重试显著提高了匹配F1值，且资产的可操作性得到了验证。
📝 摘要（中文）
3D高斯点云重建（3DGS）能够实现捕获场景的真实感重建，但其生成的表示无法支持物理交互。机器人模拟需要对象级的变化，即对象必须独立移动、接触并揭示先前被遮挡的环境。为了解决这一挑战，本文提出了φ-RIE，一个高斯原生管道，将选定对象转换为可移动的模拟资产，同时保留其余重建内容。我们发现资产构建与源移除应当耦合，即一个对象的身份应定义可移动资产和需移除及补全的场景内容。通过场景观察提供共享证据，耦合场景构建创建注册资产和完成背景高斯，以实现交互环境中的模拟驱动渲染。实验结果表明，基于证据的选择和注册重试在固定保留情况下使得20mm的匹配F1从0.336提升至0.383。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有3D重建方法在物理交互方面的不足，特别是对象无法独立移动和接触的问题。现有方法中，物体外观与背景纠缠，使得隐藏的物体几何形状和被遮挡的背景内容无法被观察。
核心思路：φ-RIE的核心思想是将资产构建与源移除耦合，通过一个对象的身份来定义可移动资产和需移除的场景内容，从而实现更好的交互性。
技术框架：该方法的整体架构包括场景观察和耦合场景构建两个主要模块。场景观察提供共享证据，耦合场景构建则创建注册资产和完成背景高斯，以支持交互环境中的渲染。
关键创新：最重要的技术创新在于耦合资产构建与源移除的策略，使得在保留未编辑高斯的同时，能够对视觉和物理状态进行对齐。这一方法与传统的重建方法本质上不同，后者往往忽视了这一耦合关系。
关键设计：在设计中，采用了基于证据的选择和注册重试策略，确保在固定保留情况下，能够有效提高匹配F1值。此外，具体的参数设置和损失函数设计也在实验中进行了优化，以提升资产的可操作性和视觉质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在50个ScanNet++场景上，基于证据的选择和注册重试使得20mm的匹配F1值从0.336提升至0.383，验证了资产的可操作性和相较于单一生成器基线的操作提升效果，展示了φ-RIE在交互场景转换中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人模拟、虚拟现实和增强现实等。通过实现更高的交互性，φ-RIE能够为用户提供更加沉浸和真实的体验，推动相关技术的发展和应用。未来，该方法可能在智能机器人和交互式游戏等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
3D Gaussian Splatting (3DGS) can reconstruct a captured scene photorealistically, but the resulting representation does not by itself support physical interaction. Robot simulation instead requires object-level change, \textit{i.e.}, objects must move independently, make contact, and reveal previously occluded surroundings. This gap arises because object appearance may remain entangled with the background, while hidden object geometry and occluded background content may be unobserved. To address this challenge, we present φ-RIE, a Gaussian-native pipeline that converts selected objects into movable simulator assets while preserving the remaining reconstruction. Our key observation is that asset construction and source removal should be coupled, \textit{i.e.}, one object identity should define the movable asset and the scene content to remove and complete. Accordingly, Scene Observation supplies shared evidence to Coupled Scene Construction, which creates registered assets and completed background Gaussians for simulator-driven rendering in an Interactive Environment. This coupling preserves unedited Gaussians while aligning visual and physical state. On 50 ScanNet++ scenes, evidence-based selection and registration retry increase matched F1 at 20\,mm from 0.336 to 0.383 at fixed retention. Further tests demonstrate asset executability, manipulation gains over a single-generator baseline, and the visual cost of conversion. Together, these results demonstrate that \name\ enables interactive scene conversion.