FastPano3D: Feed-Forward Indoor Panoramic 3D Reconstruction from a Single Image
作者: Jianqiang Li, Liumei Zhang, Wenjia Guo, Tianlong Feng, Yongzhi Liao, Di Lu, Hanchi Ren, Jingjing Deng
分类: cs.CV
发布日期: 2026-06-29
备注: Preprint. Under review. 20 pages, 9 figures
DOI: 10.2139/ssrn.6986028
💡 一句话要点
提出FastPano3D以解决单图像快速室内三维重建问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 三维重建 全景图像 高斯表示 室内场景 推理效率 计算机视觉 深度学习
📋 核心要点
- 现有的三维重建方法在渲染质量、推理效率和数据依赖之间存在复杂的权衡，尤其在单图像输入情况下表现不佳。
- FastPano3D通过轻量级特征编码器和自适应高斯采样，直接从单个全景图像生成可渲染的三维高斯表示，避免了多视图监督的复杂性。
- 实验结果显示，FastPano3D在推理速度上比Pano2Room快156倍，且渲染质量与NeRF和3DGS相当，展现出显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
近年来，三维场景重建的进展突显了渲染质量、推理效率和数据依赖之间的复杂权衡。为了解决从最小输入快速重建详细室内三维场景的挑战，本文提出了FastPano3D，一个端到端框架，能够直接从单个全景图像生成可渲染的三维高斯表示。与基于透视的方法不同，全景图像固有地受到等矩形投影失真的影响，且特征分布空间上不均匀，使得直接的前馈高斯生成尤为困难。与现有依赖多视图监督或每场景优化的高斯点云方法不同，FastPano3D采用轻量级特征编码器、自适应高斯采样和点云引导的精细化策略，实现了高效且准确的场景生成，无需任何测试时优化。我们的方案在几秒钟内重建高保真三维场景，推理速度比之前的最先进方法快156倍，同时参数量仅为其一半。大量实验表明，FastPano3D的渲染质量可与NeRF和3DGS基于重建相媲美，为快速单视图三维场景推理建立了新的基准。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决从单个全景图像快速重建高质量室内三维场景的问题。现有方法通常依赖多视图输入或复杂的优化过程，导致推理效率低下。
核心思路：FastPano3D的核心思路是通过轻量级特征编码器和自适应高斯采样，直接生成三维高斯表示，从而简化重建过程，提升推理速度。
技术框架：该框架包括特征提取、采样和精细化三个主要模块。特征提取模块负责从全景图像中提取特征，采样模块进行高斯点的自适应选择，精细化模块则通过点云引导来优化生成结果。
关键创新：FastPano3D的最大创新在于其无需测试时优化的能力，利用自适应采样和点云引导策略实现高效的三维重建，这与传统方法形成鲜明对比。
关键设计：在设计上，FastPano3D采用了轻量级的网络结构，减少了参数量，同时引入了新的损失函数以优化高斯生成的质量，确保了重建的高保真度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FastPano3D在推理速度上比Pano2Room快156倍，同时使用的参数量仅为其一半。渲染质量与NeRF和3DGS基于重建相当，确立了快速单视图三维场景推理的新基准。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括室内导航、虚拟现实和游戏开发等。通过快速生成高质量的三维场景，FastPano3D可以显著提升用户体验，并在实时应用中发挥重要作用。未来，该技术可能推动更多基于视觉的自动化和智能化应用的发展。
📄 摘要（原文）
Recent advances in 3D scene reconstruction have highlighted the intricate trade-offs among rendering quality, inference efficiency, and data dependency. To address the challenge of rapidly reconstructing detailed 3D indoor scenes from minimal input, we introduce FastPano3D, an end-to-end framework that directly generates renderable 3D Gaussian representations from a single panoramic image. Unlike perspective-based methods, panoramic images inherently suffer from equirectangular projection distortions and spatially non-uniform feature distributions, making direct feed-forward Gaussian generation particularly challenging. In contrast to existing Gaussian Splatting based methods that rely on multi-view supervision or per-scene optimization, FastPano3D employs a lightweight feature encoder, adaptive Gaussian sampling, and a point-cloud-guided refinement strategy to achieve efficient and accurate scene generation without any test-time optimization. Our approach reconstructs high-fidelity 3D scenes within seconds, achieving up to 156 times faster inference than prior state-of-the-art methods such as Pano2Room, while using only half the parameters. Extensive experiments demonstrate that FastPano3D delivers rendering quality comparable to NeRF- and 3DGS-based reconstructions, establishing a new benchmark for rapid, single-view 3D scene inference.