Simba: Towards High-Fidelity and Geometrically-Consistent Point Cloud Completion via Transformation Diffusion

📄 arXiv: 2511.16161v1 📥 PDF

作者: Lirui Zhang, Zhengkai Zhao, Zhi Zuo, Pan Gao, Jie Qin

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-20

备注: Accepted for publication at the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26)

💡 一句话要点

Simba：基于变换扩散的高保真几何一致性点云补全

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 点云补全 扩散模型 对称先验 Mamba架构 三维重建

📋 核心要点

  1. 现有基于回归的点云补全方法易过拟合，记忆特定实例变换，缺乏泛化能力，且对噪声敏感。
  2. Simba将逐点变换回归转化为分布学习问题，结合对称先验和扩散模型，学习鲁棒的几何结构。
  3. Simba采用分层Mamba架构实现高保真上采样，并在PCN、ShapeNet和KITTI等数据集上取得了SOTA性能。

📝 摘要（中文）

点云补全是三维视觉中的一项基础任务。该领域的一个长期挑战是如何在保留输入中存在的精细细节的同时，确保补全形状的全局结构完整性。虽然最近利用直接回归的局部对称变换的工作显著提高了几何结构细节的保留，但这些方法存在两个主要限制：（1）这些基于回归的方法容易过拟合，倾向于记忆特定实例的变换，而不是学习可泛化的几何先验。（2）它们依赖于逐点变换回归，导致对输入噪声的高度敏感性，严重降低了其鲁棒性和泛化能力。为了应对这些挑战，我们引入了Simba，这是一个新颖的框架，它将逐点变换回归重新定义为分布学习问题。我们的方法将对称先验与扩散模型的强大生成能力相结合，避免了特定实例的记忆，同时捕获了鲁棒的几何结构。此外，我们引入了一种分层的基于Mamba的架构来实现高保真上采样。在PCN、ShapeNet和KITTI基准上的大量实验验证了我们方法的最先进（SOTA）性能。

🔬 方法详解

问题定义：点云补全旨在从部分或不完整的点云数据中恢复出完整的3D形状。现有方法，特别是基于回归的方法，在学习几何先验时容易过拟合，导致模型记住特定实例的变换，而非学习通用的几何规则。此外，这些方法对输入噪声非常敏感，鲁棒性和泛化能力较差。

核心思路：Simba的核心思想是将点云补全中的逐点变换回归问题转化为一个分布学习问题。通过学习变换的分布，而非直接回归特定变换，可以避免模型记住特定实例的细节，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。同时，结合对称先验知识，引导模型学习更合理的几何结构。

技术框架：Simba框架主要包含以下几个阶段：1) 输入部分点云；2) 使用扩散模型学习点云变换的分布，结合对称先验；3) 使用分层Mamba架构进行高保真上采样，生成完整的点云。扩散模型负责生成点云的结构信息，Mamba架构负责提升点云的细节信息。

关键创新：Simba的关键创新在于将变换回归问题转化为分布学习问题，并结合扩散模型和对称先验。这种方法避免了直接回归带来的过拟合问题，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。此外，分层Mamba架构的使用也显著提升了点云补全的细节保真度。

关键设计：Simba使用扩散模型来学习点云变换的分布，扩散模型的具体参数设置（如噪声schedule，采样步数等）会影响最终的生成质量。分层Mamba架构的设计，包括Mamba块的层数，通道数等，也会影响上采样的效果。损失函数的设计也至关重要，需要平衡补全点云的完整性和几何结构的准确性。

📊 实验亮点

Simba在PCN、ShapeNet和KITTI等基准数据集上取得了SOTA性能。相较于之前的SOTA方法，Simba在补全质量和几何一致性方面均有显著提升。实验结果表明，Simba能够更好地保留输入点云的细节信息，并生成具有全局结构完整性的补全点云。具体的性能数据需要在论文中查找。

🎯 应用场景

Simba在自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。例如，在自动驾驶中，可以利用Simba补全激光雷达扫描到的不完整点云，提高环境感知能力。在机器人导航中，可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而做出更合理的决策。在三维重建中，可以从不完整的扫描数据中重建出完整的3D模型。在虚拟现实中，可以生成更逼真的3D场景。

📄 摘要（原文）

Point cloud completion is a fundamental task in 3D vision. A persistent challenge in this field is simultaneously preserving fine-grained details present in the input while ensuring the global structural integrity of the completed shape. While recent works leveraging local symmetry transformations via direct regression have significantly improved the preservation of geometric structure details, these methods suffer from two major limitations: (1) These regression-based methods are prone to overfitting which tend to memorize instant-specific transformations instead of learning a generalizable geometric prior. (2) Their reliance on point-wise transformation regression lead to high sensitivity to input noise, severely degrading their robustness and generalization. To address these challenges, we introduce Simba, a novel framework that reformulates point-wise transformation regression as a distribution learning problem. Our approach integrates symmetry priors with the powerful generative capabilities of diffusion models, avoiding instance-specific memorization while capturing robust geometric structures. Additionally, we introduce a hierarchical Mamba-based architecture to achieve high-fidelity upsampling. Extensive experiments across the PCN, ShapeNet, and KITTI benchmarks validate our method's state-of-the-art (SOTA) performance.