GS-2M: Gaussian Splatting for Joint Mesh Reconstruction and Material Decomposition

📄 arXiv: 2509.22276v1 📥 PDF

作者: Dinh Minh Nguyen, Malte Avenhaus, Thomas Lindemeier

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-26

备注: 13 pages, 10 figures

💡 一句话要点

GS-2M：基于高斯溅射的联合网格重建与材质分解方法

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

关键词: 高斯溅射 网格重建 材质分解 多视角图像 粗糙度监督

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理高反射表面重建和材质分解时存在困难，通常需要外部先验知识。
  2. GS-2M通过联合优化深度和法线相关的属性，利用高斯溅射实现几何细节保持和反射鲁棒性。
  3. 该方法无需复杂的神经组件，并提出了一种基于多视角光度变化的粗糙度监督策略，重建结果可与SOTA方法媲美。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于3D高斯溅射的统一解决方案GS-2M，用于从多视角图像中进行网格重建和材质分解。以往的方法通常独立处理这些任务，并且难以重建高反射表面，通常依赖于外部模型的先验知识来增强分解结果。相反，我们的方法通过联合优化与渲染深度和法线质量相关的属性来解决这两个问题，从而在保持几何细节的同时，对反射表面具有鲁棒性。虽然目前的工作有效地将这些任务结合在一起，但它们通常采用复杂的神经组件来学习场景属性，这阻碍了它们在大规模场景中的性能。为了进一步消除这些神经组件，我们提出了一种基于多视角光度变化的新的粗糙度监督策略。当与精心设计的损失和优化过程相结合时，我们的统一框架产生与最先进方法相当的重建结果，为下游任务提供三角形网格及其相关的材质组件。我们使用先前工作中广泛使用的数据集验证了我们方法的有效性，并与最先进的表面重建方法进行了定性比较。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在网格重建和材质分解任务中通常是独立处理的，尤其是在处理具有高反射率的表面时，重建效果不佳。此外，一些方法依赖于外部模型的先验知识来提升材质分解的质量，限制了其通用性。同时，一些联合方法依赖于复杂的神经组件，导致计算成本高昂，难以扩展到大规模场景。

核心思路：GS-2M的核心思路是将网格重建和材质分解任务联合起来优化，利用3D高斯溅射作为场景表示，通过优化高斯分布的参数来同时提升几何重建的精度和材质分解的准确性。该方法旨在减少对外部先验知识的依赖，并避免使用复杂的神经组件，从而提高效率和可扩展性。

技术框架：GS-2M的整体框架基于3D高斯溅射。首先，从多视角图像初始化一组3D高斯分布。然后，通过渲染过程将这些高斯分布投影到图像平面上，并计算渲染图像与输入图像之间的差异。接着，通过反向传播算法优化高斯分布的参数，包括位置、协方差、颜色和不透明度等。此外，该方法还引入了材质相关的属性，如粗糙度，并使用多视角光度变化进行监督。整个框架通过迭代优化，最终得到高质量的网格重建和材质分解结果。

关键创新：GS-2M的关键创新在于以下几点：(1) 联合优化网格重建和材质分解，避免了独立处理带来的信息损失。(2) 提出了一种基于多视角光度变化的粗糙度监督策略，无需额外的深度或法线信息。(3) 避免使用复杂的神经组件，提高了计算效率和可扩展性。与现有方法相比，GS-2M在处理高反射表面时具有更强的鲁棒性，并且能够生成更精确的几何细节。

关键设计：GS-2M的关键设计包括：(1) 损失函数的设计，包括渲染损失、深度损失、法线损失和粗糙度损失等，用于约束高斯分布的参数。(2) 优化过程的设计，包括学习率的设置、优化器的选择和迭代次数的控制等。(3) 多视角光度变化粗糙度监督策略的具体实现，包括光度变化的计算方法和粗糙度损失的权重设置等。这些设计共同保证了GS-2M能够生成高质量的重建结果。

📊 实验亮点

实验结果表明，GS-2M在多个公开数据集上取得了与最先进方法相当的重建效果。尤其是在处理具有高反射率的表面时，GS-2M的重建结果明显优于其他方法。定性比较结果也表明，GS-2M能够生成更精确的几何细节和更真实的材质效果。此外，GS-2M在计算效率方面也具有优势，无需复杂的神经组件，能够更快地完成重建任务。

🎯 应用场景

GS-2M在三维重建、虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建逼真的三维模型，并为这些模型赋予真实的材质属性。此外，GS-2M还可以用于逆向工程、文物保护等领域，通过对现有物体进行扫描和重建，得到其精确的三维模型和材质信息。未来，该方法有望应用于自动驾驶、机器人导航等领域，为这些应用提供更准确的环境感知能力。

📄 摘要（原文）

We propose a unified solution for mesh reconstruction and material decomposition from multi-view images based on 3D Gaussian Splatting, referred to as GS-2M. Previous works handle these tasks separately and struggle to reconstruct highly reflective surfaces, often relying on priors from external models to enhance the decomposition results. Conversely, our method addresses these two problems by jointly optimizing attributes relevant to the quality of rendered depth and normals, maintaining geometric details while being resilient to reflective surfaces. Although contemporary works effectively solve these tasks together, they often employ sophisticated neural components to learn scene properties, which hinders their performance at scale. To further eliminate these neural components, we propose a novel roughness supervision strategy based on multi-view photometric variation. When combined with a carefully designed loss and optimization process, our unified framework produces reconstruction results comparable to state-of-the-art methods, delivering triangle meshes and their associated material components for downstream tasks. We validate the effectiveness of our approach with widely used datasets from previous works and qualitative comparisons with state-of-the-art surface reconstruction methods.