PanoPlane：面向稀疏视图室内 3D Gaussian Splatting 的平面感知全景补全
计算机视觉与模式识别
2026-05-15 v1
摘要
我们提出了 PanoPlane，这是一种用于高保真稀疏视图室内新视图合成的方法，该方法通过全景场景补全来重建封闭房间几何。与从有限视场生成训练视图的基于透视的方法不同，PanoPlane 利用 全景补全，将生成过程以完整空间布局为条件。我们提出了布局锚定注意力引导（Layout Anchored Attention Steering），这是一种免训练机制，在推理时将扩散模型内部表示中的注意力引导至场景检测到的平面表面。通过将每个未观测区域的注意力指向几何一致的已观测内容，我们的方法用有依据的表面外推取代了不受约束的幻觉。由此产生的全景补全为 3D Gaussian Splatting 提供了监督，使得仅从三个输入视图即可在未观测区域进行准确的新视图合成。在 Replica、ScanNet++ 和 Matterport3D 上的实验表明，在 3、6 和 9 个输入视图下均实现了 SOTA 的新视图合成质量，在不对扩散模型进行任何训练或微调的情况下，PSNR 比当前 SOTA 基线最高提升 。
引用
@article{arxiv.2605.14135,
title = {PanoPlane: Plane-Aware Panoramic Completion for Sparse-View Indoor 3D Gaussian Splatting},
author = {Adil Qureshi and Dongki Jung and Jaehoon Choi and Dinesh Manocha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.14135},
year = {2026}
}