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ICLR2025 | MIT何愷明團隊提出TetSphere:拉格朗日體積網格精準還原高質量3D形狀!

人工智能
TetSphere Splatting提出了一種基于四面體球體(TetSpheres)的拉格朗日表示方法,可生成高質量3D網格,兼具高幾何保真度和結構完整性,在多視圖重建和圖像/文本到3D生成任務中均表現出色。

1. 一眼概覽

TetSphere Splatting提出了一種基于四面體球體(TetSpheres)的拉格朗日表示方法,可生成高質量3D網格,兼具高幾何保真度和結構完整性,在多視圖重建和圖像/文本到3D生成任務中均表現出色。

2. 核心問題

當前主流3D建模方法(如基于點云或神經隱式表示)難以同時兼顧高質量網格結構幾何表達能力,尤其在處理復雜形狀時,常出現非流形、退化三角面等問題。論文關注的核心問題是:如何以結構合理、幾何一致的方式重建高質量3D網格,同時保持高效計算和良好可擴展性

3. 技術亮點

  • 創新性幾何單元引入四面體球體(TetSpheres)作為基本單元,通過變形形成復雜形狀,實現結構約束與幾何自由的統一;
  • 能量優化框架:將幾何變形建模為能量最小化問題,結合雙調和能量與非翻轉約束,確保網格平滑性與可渲染性;
  • 多任務通用性:方法可無縫應用于多視圖重建、單圖重建、圖像到3D、文本到3D等任務,具備良好的擴展性與應用前景。

4. 方法框架

TetSphere Splatting方法流程如下:

  • 初始化:根據輸入圖像輪廓自適應生成TetSphere集合,并覆蓋目標3D區域;
  • 網格變形:每個TetSphere通過優化其頂點位置以擬合目標形狀,過程受雙調和能量和平滑約束引導;
  • 差分渲染損失:使用可微渲染計算形狀與多視圖圖像之間的差異,聯合優化形狀變形;
  • 紋理可選優化:支持對變形后網格進行紋理映射和材質賦予,但非核心目標。

5. 實驗結果速覽

在多項任務中,TetSphere均展現出卓越的網格質量與較強的幾何重建性能:

多視圖重建(Chamfer ↓ / Volume IoU ↑):

Chamfer Distance:0.0184

Volume IoU:0.6844

面積長度比(ALR):0.6602(三角形更規整)

Manifoldness Rate:100%(無非流形)

     Connected Component Discrepancy:0.0(無漂浮結構)

單圖重建:相比Magic123、DreamGaussian等方法,TetSphere在網格規整性、連通性、重建精度等方面更勝一籌。

速度與效率:圖像到3D任務中支持最大batch size 120(在40GB A100 GPU上),訓練速度最快(6.59 iter/s)

6. 實用價值與應用

TetSphere Splatting適用于3D重建、虛擬現實、動畫制作、3D內容生成等應用場景。其高質量網格輸出可直接服務于仿真、渲染、3D打印等下游任務,尤其在稀疏輸入、高質量輸出需求強烈的生成式任務中具有重要價值。

7. 開放問題

? 如何在保持網格質量的同時進一步提升拓撲一致性與全局連通性

? TetSphere是否適合與大規模擴散模型物理仿真引擎深度集成?

? 面向工業應用,TetSphere框架是否可在實時性場景中部署?

責任編輯:武曉燕 來源: 萍哥學AI
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