Inpaint360GS：用于 360° 场景的基于高斯溅写的高效对象感知 3D 填充
计算机视觉与模式识别
2025-11-11 v1
摘要
尽管近期在单对象前视填充方面取得了进展，尤其是使用 NeRF 和 3D 高斯溅写 (3DGS)，但在复杂 360° 场景中的填充研究仍属未探索领域。这主要源于三个关键挑战：(i) 在 360° 环境的 3D 场中识别目标对象，(ii) 应对多对象场景中的严重遮挡，难以定义待填充区域，以及 (iii) 在不同视角下保持一致且高质量的外观。为解决这些挑战，我们提出了 Inpaint360GS，一个基于 3DGS 的灵活的 360° 编辑框架，支持多对象删除和 3D 空间中的高保真填充。通过将 2D 分割蒸馏到 3D 并利用虚拟相机视角进行上下文指导，我们的方法实现了精确的对象级编辑和一致的场景完成。我们进一步引入了针对 360° 填充的新型数据集，以解决缺乏无目标对象场景真值数据的問題。实验表明，Inpaint360GS 在已有基线方法上取得优异性能，实现了最先进的水平。项目页面：https://dfki-av.github.io/inpaint360gs/
引用
@article{arxiv.2511.06457,
title = {Inpaint360GS: Efficient Object-Aware 3D Inpainting via Gaussian Splatting for 360{\deg} Scenes},
author = {Shaoxiang Wang and Shihong Zhang and Christen Millerdurai and Rüdiger Westermann and Didier Stricker and Alain Pagani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.06457},
year = {2025}
}
备注
WACV 2026, project page: https://dfki-av.github.io/inpaint360gs/