PhyGaP：基于偏振线索的物理导向高斯
计算机视觉与模式识别
2026-03-17 v1
摘要
最近的 3D 高斯溶射（3DGS）方法在建模反射 3D 对象的环境交互方面取得了很大成功，尤其是通过延迟渲染（DR）。然而，现有方法往往难以正确重建物理属性，如镜面率和反射率，因此不支持高保真 relighting。观察到这一限制源于 RGB 图像中缺乏形状和材料信息，我们提出了 PhyGaP，一种物理导向的 3DGS 方法，利用偏振线索促进精确的反射分解和视觉一致的 relighting。具体而言，我们设计了一种 polarimetric 延迟渲染（PolarDR）过程来建模反射的偏振，以及一种自遮蔽感知的环境图构建技术（GridMap）以解决非凸对象的间接照明。我们在多个合成和真实场景上进行了验证，包括仅包含部分偏振线索的场景。结果表明，PhyGaP 不仅在重建反射 3D 对象的外观和法线方面优于现有基于 RGB 的方法（平均提高约 2 dB PSNR 和 45.7% 的余弦距离），而且在逆渲染和 relighting 方面实现了最佳水平。我们的代码将很快公开。
关键词
引用
@article{arxiv.2603.14001,
title = {PhyGaP: Physically-Grounded Gaussians with Polarization Cues},
author = {Jiale Wu and Xiaoyang Bai and Zongqi He and Weiwei Xu and Yifan Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.14001},
year = {2026}
}
备注
The paper is accepted by CVPR 2026