SuperDec：基于超椭圆原语的 3D 场景分解
计算机视觉与模式识别
2026-03-20 v2
摘要
我们提出了 SuperDec 方法，用于通过分解为超椭圆原语来创建紧凑的 3D 场景表示。虽然近期大量研究利用几何原语获取逼真的 3D 场景表示，但我们提出利用它们来获得紧凑且具表达力的表示。我们计划在单个物体上局部求解问题，并利用实例分割方法的能力将解决方案扩展至完整的 3D 场景。在此过程中，我们设计了一种高效将任意物体点云分解为紧凑超椭圆集合的新型架构。我们在 ShapeNet 上进行训练，并在从 ScanNet++ 数据集中提取的物体实例以及完整 Replica 场景上验证了其泛化能力。最后，我们表明，基于超椭圆的紧凑表示对于 diverse range 的下游应用具有重要价值，包括机器人任务以及可控的视觉内容生成与编辑。
引用
@article{arxiv.2504.00992,
title = {SuperDec: 3D Scene Decomposition with Superquadric Primitives},
author = {Elisabetta Fedele and Boyang Sun and Leonidas Guibas and Marc Pollefeys and Francis Engelmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.00992},
year = {2026}
}
备注
Project page: https://super-dec.github.io