SketchRodGS: Sketch-based Extraction of Slender Geometries for Animating Gaussian Splatting Scenes
作者: Haato Watanabe, Nobuyuki Umetani
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2026-01-05
备注: Presented at SIGGRAPH Asia 2025 (Technical Communications). Best Technical Communications Award
期刊: Proceedings of the SIGGRAPH Asia 2025 Technical Communications, Article No. 29, pp. 1 - 4
💡 一句话要点
SketchRodGS：基于草图从高斯溅射场景中提取细长几何体用于动画
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 高斯溅射 细长几何体提取 草图引导 最短路径分析 动态规划 物理模拟 动画制作
📋 核心要点
- 高斯溅射缺乏连通性，直接构建细长物体的折线模型困难，且高斯基元配置噪声大。
- 利用用户草图输入，通过屏幕空间最短路径分析，稳健地构建细长部分的折线网格表示。
- 通过真实场景的实验验证，证明了该方法在从高斯溅射场景中提取细长几何体方面的有效性。
📝 摘要（中文）
细长弹性物体的物理模拟通常需要将其离散为折线。然而，从高斯溅射中构建折线具有挑战性，因为高斯溅射缺乏连通性信息，并且高斯基元的配置包含大量噪声。本文提出了一种方法，从用户草图输入中提取高斯溅射场景中物体细长部分的折线表示。我们的方法稳健地构建了一个表示细长部分的折线网格，该网格使用屏幕空间最短路径分析，可以通过动态规划有效地求解。我们通过几个真实世界的例子证明了我们方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从高斯溅射场景中提取细长物体的折线表示问题。现有方法在高斯溅射数据上直接构建折线模型时，面临缺乏连通性信息和高斯基元配置噪声大的挑战，导致提取结果不准确或不稳定。
核心思路：论文的核心思路是利用用户提供的草图作为引导，通过屏幕空间最短路径分析，在噪声较大的高斯溅射数据中找到最符合草图约束的细长几何体。这种方法结合了用户先验知识和数据驱动的优化，提高了提取的鲁棒性和准确性。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 用户提供草图输入，指示细长物体的大致位置和形状；2) 将高斯溅射场景投影到屏幕空间；3) 在屏幕空间中，以草图为约束，进行最短路径分析，寻找连接草图两端点的最优路径；4) 将屏幕空间的最短路径反投影回三维空间，得到细长物体的折线表示。动态规划被用于高效地求解屏幕空间最短路径。
关键创新：该方法的关键创新在于结合了用户草图输入和屏幕空间最短路径分析，从而能够在噪声较大的高斯溅射数据中稳健地提取细长几何体。与直接在高斯溅射数据上进行几何处理的方法相比，该方法利用了用户提供的先验信息，提高了提取的准确性和鲁棒性。
关键设计：关键设计包括：1) 如何定义屏幕空间中的路径代价函数，使其能够反映高斯溅射数据的密度和形状信息；2) 如何有效地利用动态规划算法求解屏幕空间最短路径；3) 如何将屏幕空间的最短路径反投影回三维空间，得到准确的折线表示。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过多个真实场景的实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法能够从噪声较大的高斯溅射场景中稳健地提取细长几何体，并生成准确的折线表示。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息在论文中进行了详细描述（未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于动画制作、机器人控制、虚拟现实等领域。例如，在动画制作中，可以利用该方法快速地从高斯溅射场景中提取细长物体的骨骼结构，从而方便进行物理模拟和动画控制。在机器人控制中，可以用于识别和跟踪细长物体，例如电缆、绳索等，从而实现更精确的机器人操作。
📄 摘要（原文）
Physics simulation of slender elastic objects often requires discretization as a polyline. However, constructing a polyline from Gaussian splatting is challenging as Gaussian splatting lacks connectivity information and the configuration of Gaussian primitives contains much noise. This paper presents a method to extract a polyline representation of the slender part of the objects in a Gaussian splatting scene from the user's sketching input. Our method robustly constructs a polyline mesh that represents the slender parts using the screen-space shortest path analysis that can be efficiently solved using dynamic programming. We demonstrate the effectiveness of our approach in several in-the-wild examples.