论文页面 - GaussianSelector：基于图优化的轻量级人工引导三维高斯溅射物体选择

摘要

从重建场景中花费最少用户交互来选择完整的三维物体，对于实际的场景编辑和具身交互至关重要。现有的基于三维高斯溅射（3DGS）的方法要么重新训练高斯表示以嵌入逐物体标签，要么构建密集的多视图SAM观测，这两种方式都需要大量计算和稠密视角覆盖，而这在实际中很少可用。我们提出了GaussianSelector，一个无需训练的框架，用于从稀疏视角和稀疏涂鸦引导中进行交互式三维物体选择。它直接操作于原生高斯基元，将稠密高斯聚合成几何一致的超级点，并利用外观和空间线索构建具有连续性权重的图。稀疏的用户涂鸦通过基于可见性的透射率覆盖被提升到三维，选择问题则被建模为全局图割能量最小化，将稀疏证据传播到完整的三维物体。该设计天然支持多轮精炼，用户可从额外视角迭代纠正选择，逐步改善结果。实验表明，GaussianSelector在选区质量上可与最先进的多视图SAM方法竞争，同时所需交互视图更少，计算开销大幅降低。这些特性使其非常适合实际部署场景中的人机协同三维场景编辑和三维资产提取。

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我们为三维高斯溅射打造了Photoshop的魔棒工具。✨

认识一下GaussianSelector 🖌️ —— 在一个视图上涂鸦，完整的3D物体就会从场景中弹出。就像在照片中选择花朵那样自然的交互，只不过画布是三维空间，而得到的是一份真正的3D资产。

忘掉为了部署重型3D分割模型而去租用GPU服务器吧。那是手机在实时运行它 📱👇

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