基于区域感知初始化与几何先验的高保真 3D 高斯人体重建
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2026-04-24 v1
摘要
从 RGB 图像实现实时、高保真的人体重建是虚拟现实与游戏等交互式应用的关键挑战，由于动态人体的复杂非刚性变形，仍具难题。虽然 3D 高斯溶解 (3D Gaussian Splatting) 实现了高效渲染，但现有方法在捕捉细节几何方面困难，常产生手指融合与面部过平滑等伪影。此外，传统基于空间场的动态建模面临重建保真度与 GPU 内存消耗之间的权衡。为此，我们提出一种新型的人体重建框架，将区域感知初始化与丰富的几何先验相结合。具体而言，我们利用富有表现力的 SMPL-X 模型初始化 3D 高斯及皮肤权重，为精确重建提供稳健的几何基础。我们进一步引入区域感知密度初始化策略与几何感知多尺度哈希编码模块，以在保持计算效率的同时提高局部细节恢复。实验在 PeopleSnapshot 与 GalaBasketball 数据集上表明，我们的方法在复杂运动下实现了优异的重建质量与更细致的细节保留，同时保持实时渲染速度。
引用
@article{arxiv.2604.21714,
title = {High-Fidelity 3D Gaussian Human Reconstruction via Region-Aware Initialization and Geometric Priors},
author = {Yang Liu and Zhiyong Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.21714},
year = {2026}
}