基于解耦场景嵌入的单图像360°全景视图生成
计算机视觉与模式识别
2025-12-12 v1
摘要
我们提出Disentangled360，这是一种创新的3D感知技术，集成了方向解耦体积渲染与单图像360°全景唯一视图合成的优势，适用于医学成像和自然场景重建。在当前要么过于简化各向异性光行为，要么缺乏跨场景的通用性的技术与方法不同，本框架在高斯溅射骨架中清晰区分了各向同性与各向异性贡献。我们实现了双分支条件框架，一个针对体数据中基于CT强度的散射优化，另一个通过标准化相机嵌入处理现实RGB场景。为解决尺度模糊问题并保持结构真实性，我们提出了一种混合无姿态锚定方法，自适应采样场景深度和材料过渡，作为场景提炼中的稳定支点。我们的设计将术前放射模拟与消费级360°渲染集成到单一推理管道中，实现了具备内在方向性的快速逼真视图合成。评估在Mip-NeRF 360、RealEstate10K和DeepDRR数据集上表明SSIM和LPIPS性能优异，运行评估确认其适用于交互式应用。Disentangled360促进了混合现实医学监督、机器人感知和沉浸式内容创建，无需场景特定微调或昂贵的光子仿真。
引用
@article{arxiv.2512.10293,
title = {Physically Aware 360$^\circ$ View Generation from a Single Image using Disentangled Scene Embeddings},
author = {Karthikeya KV and Narendra Bandaru},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.10293},
year = {2025}
}