SVRecon：稀疏体素光栅化用于表面重建
计算机视觉与模式识别
2025-11-24 v1
摘要
我们将最近提出的稀疏体素光栅化范式扩展到高保真表面重建任务中，通过集成符号距离函数（SDF），称为SVRecon。与3D高斯体不同，稀疏体素与其邻居在空间上是解耦的，并且具有锐利的边界，这使得它们在优化过程中容易陷入局部最小值。尽管SDF值提供了自然光滑连续的几何场，但在独立参数化的稀疏体素之间保持这种光滑性并非易事。为解决这一挑战，我们通过（1）使用视觉几何模型进行稳健的几何初始化，以及（2）一种空间光滑损失来强制在父子体素组和兄弟体素组之间保持一致的关系。广泛的实验表明，我们的方法在各种基准数据集上实现了强大的重建精度，同时保持持续快速的收敛速度。该代码将公开提供。
引用
@article{arxiv.2511.17364,
title = {SVRecon: Sparse Voxel Rasterization for Surface Reconstruction},
author = {Seunghun Oh and Jaesung Choe and Dongjae Lee and Daeun Lee and Seunghoon Jeong and Yu-Chiang Frank Wang and Jaesik Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.17364},
year = {2025}
}