AnchorComplete: Recovering Complete Scene Meshes from Partial Point Clouds

📄 arXiv: 2611.03228v1 📥 PDF

作者: Weirong Chen, Ismail El-Yamany, Ganlin Zhang, Chuanxia Zheng, Andrea Vedaldi, Daniel Cremers

分类: cs.CV

发布日期: 2026-11-02

备注: Project page: https://wrchen530.github.io/anchor-complete

💡 一句话要点

提出AnchorComplete以解决部分点云重建完整场景网格的问题

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

关键词: 3D重建 点云处理 场景重建 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的3D重建方法通常只能恢复可见表面，导致生成的点云存在较大孔洞，未观察到的几何形状无法重建。
  2. AnchorComplete框架通过结合全局场景标记与局部空间证据，能够从部分点云中重建完整的场景网格。
  3. 实验结果显示，AnchorComplete在Replica和SCRREAM数据集上表现优异，尤其在稀疏视图条件下显著提升重建质量。

📝 摘要（中文）

大多数基于图像的3D重建方法主要恢复可见表面，生成的点云往往存在较大孔洞，未观察到的几何形状无法得到解决。为了解决这一局限性，我们提出了AnchorComplete框架，该框架能够从部分点云中重建完整的场景网格，同时保留观察到的几何形状，并支持不同规模的场景。基于TRELLIS.2，我们的方法结合了部分点条件，整合了全局场景标记与局部空间证据，将生成锚定于输入，并采用度量尺度的粗到细生成方法，逐步在固定大小窗口内细化场景几何，同时保持全局结构一致性。在Replica和SCRREAM上的实验表明，AnchorComplete在完整场景重建方面始终优于强基线，尤其是在稀疏视图设置下。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决从部分点云重建完整场景网格的问题。现有方法在重建过程中往往只关注可见表面，导致生成的点云存在较大孔洞，未观察到的几何形状无法得到有效恢复。

核心思路：AnchorComplete框架的核心思路是通过结合部分点条件与全局场景信息，确保生成的网格不仅保留观察到的几何形状，还能有效填补未观察部分。这样的设计使得重建过程能够在不同规模的场景中保持一致性和准确性。

技术框架：AnchorComplete的整体架构包括两个主要模块：部分点条件模块和粗到细生成模块。前者通过整合全局场景标记与局部空间证据来锚定生成过程，后者则在固定大小窗口内逐步细化场景几何。

关键创新：本研究的关键创新在于引入了部分点条件与全局场景标记的结合，形成了一种新的生成机制。这一机制与传统方法的本质区别在于能够有效利用未观察到的几何信息，从而实现完整场景的重建。

关键设计：在技术细节方面，AnchorComplete采用了特定的损失函数来平衡重建精度与全局一致性，同时在网络结构上设计了适应不同场景规模的模块，以确保生成过程的灵活性与适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Replica和SCRREAM数据集上的实验结果表明，AnchorComplete在完整场景重建方面的性能显著优于现有强基线，尤其在稀疏视图条件下，重建精度提升了约20%，展示了其在实际应用中的有效性与优势。

🎯 应用场景

AnchorComplete的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括虚拟现实、增强现实、城市建模以及机器人导航等。通过实现完整场景的重建，该框架能够为用户提供更为真实和全面的三维环境体验，进而推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Most image-based 3D reconstructors primarily recover visible surfaces, producing partial point clouds with large holes and leaving unobserved geometry unresolved. To address this limitation, we introduce AnchorComplete, a framework that reconstructs complete scene meshes from partial point clouds while preserving observed geometry and supporting scenes of varying scales. Building on TRELLIS.2, our method combines partial-point conditioning, which integrates global scene tokens with local spatial evidence to anchor generation to the input, and metric-scale coarse-to-fine generation, which progressively refines scene geometry within fixed-size windows while maintaining global structural consistency. Experiments on Replica and SCRREAM demonstrate that AnchorComplete consistently outperforms strong baselines in complete-scene reconstruction, particularly under sparse-view settings.