Large Material Gaussian Model for Relightable 3D Generation

📄 arXiv: 2509.22112v1 📥 PDF

作者: Jingrui Ye, Lingting Zhu, Runze Zhang, Zeyu Hu, Yingda Yin, Lanjiong Li, Lequan Yu, Qingmin Liao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

提出Large Material Gaussian Model，实现可动态光照的3D内容生成，解决现有方法材质属性缺失问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D内容生成 材质建模 高斯溅射 多视图扩散模型 物理渲染 动态光照 PBR材质

📋 核心要点

  1. 现有3D重建模型无法生成材质属性，导致渲染效果不真实，难以适应不同光照环境。
  2. 提出Large Material Gaussian Model，利用多视图材质扩散模型和高斯材质表示，生成具有PBR材质的3D内容。
  3. 实验表明，该方法生成的材质具有更好的视觉效果，并能增强材质建模，适用于下游渲染应用。

📝 摘要（中文）

针对现有大型重建模型（LRM）无法生成材质属性，导致难以在不同光照环境下真实渲染的问题，本文提出了一种新的框架——Large Material Gaussian Model (MGM)。该框架旨在生成具有基于物理渲染（PBR）材质（即反照率、粗糙度和金属度）的高质量3D内容，而非仅生成具有不受控光照烘焙的RGB纹理。具体而言，首先微调了一个以输入深度和法线贴图为条件的新型多视图材质扩散模型。利用生成的多视图PBR图像，探索了一种高斯材质表示，该表示不仅与2D高斯溅射对齐，而且对PBR材质的每个通道进行建模。重建的点云可以被渲染以获得PBR属性，从而通过应用各种环境光贴图实现动态重新光照。大量实验表明，该方法生成的材质不仅比基线方法更具视觉吸引力，而且增强了材质建模，从而实现了实际的下游渲染应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型重建模型（LRM）虽然能够高效地实现高质量的3D渲染，但它们无法生成物体的材质属性，例如反照率、粗糙度和金属度。这导致渲染结果缺乏真实感，并且难以在不同的光照环境下进行动态光照调整。现有方法通常只生成带有固定光照烘焙的RGB纹理，缺乏对材质本身的建模能力。

核心思路：本文的核心思路是利用多视图扩散模型生成PBR材质图像，并将其与3D高斯溅射相结合，从而实现具有材质属性的3D场景重建。通过对PBR材质的每个通道进行建模，可以获得更真实的材质表示，并支持动态光照效果。

技术框架：MGM框架主要包含以下几个阶段：1) 多视图材质扩散模型微调：使用深度和法线贴图作为条件，微调一个多视图扩散模型，使其能够生成多视角的PBR材质图像。2) 高斯材质表示：探索一种与2D高斯溅射对齐的高斯材质表示，用于建模PBR材质的各个通道。3) 3D场景重建：利用生成的多视图PBR图像和高斯材质表示，重建具有材质属性的3D点云。4) 动态光照渲染：通过渲染重建的点云，并应用不同的环境光贴图，实现动态光照效果。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将多视图扩散模型与3D高斯溅射相结合，从而实现了具有PBR材质属性的3D场景重建。与现有方法相比，该方法能够生成更真实的材质表示，并支持动态光照效果。

关键设计：在多视图材质扩散模型微调阶段，使用了深度和法线贴图作为条件，以指导材质的生成。在高斯材质表示阶段，对PBR材质的每个通道（反照率、粗糙度和金属度）分别进行建模。在损失函数方面，可能使用了L1损失或L2损失来约束生成PBR图像的质量，并可能使用了感知损失来提高视觉效果。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，MGM方法生成的材质在视觉效果上优于基线方法，能够更好地模拟真实物体的材质属性。通过应用不同的环境光贴图，可以实现动态光照效果，从而增强了3D场景的真实感。具体的性能数据和提升幅度在论文中应该有详细的量化指标（未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于游戏开发、电影制作、虚拟现实、增强现实等领域。通过生成具有真实材质属性的3D模型，可以提高渲染效果，增强用户体验。此外，该方法还可以用于3D资产的自动生成，降低3D内容创作的成本，并促进相关产业的发展。未来，该技术有望应用于电商领域，实现商品的3D展示和虚拟试用。

📄 摘要（原文）

The increasing demand for 3D assets across various industries necessitates efficient and automated methods for 3D content creation. Leveraging 3D Gaussian Splatting, recent large reconstruction models (LRMs) have demonstrated the ability to efficiently achieve high-quality 3D rendering by integrating multiview diffusion for generation and scalable transformers for reconstruction. However, existing models fail to produce the material properties of assets, which is crucial for realistic rendering in diverse lighting environments. In this paper, we introduce the Large Material Gaussian Model (MGM), a novel framework designed to generate high-quality 3D content with Physically Based Rendering (PBR) materials, ie, albedo, roughness, and metallic properties, rather than merely producing RGB textures with uncontrolled light baking. Specifically, we first fine-tune a new multiview material diffusion model conditioned on input depth and normal maps. Utilizing the generated multiview PBR images, we explore a Gaussian material representation that not only aligns with 2D Gaussian Splatting but also models each channel of the PBR materials. The reconstructed point clouds can then be rendered to acquire PBR attributes, enabling dynamic relighting by applying various ambient light maps. Extensive experiments demonstrate that the materials produced by our method not only exhibit greater visual appeal compared to baseline methods but also enhance material modeling, thereby enabling practical downstream rendering applications.