論文の概要: AlignGS: Aligning Geometry and Semantics for Robust Indoor Reconstruction from Sparse Views

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07839v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 06:30:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.908913
• Title: AlignGS: Aligning Geometry and Semantics for Robust Indoor Reconstruction from Sparse Views
• Title（参考訳）: AlignGS: スパースから見たロバストな室内再建のための幾何学とセマンティックス
• Authors: Yijie Gao, Houqiang Zhong, Tianchi Zhu, Zhengxue Cheng, Qiang Hu, Li Song,
• Abstract要約: 屋内シーンのセマンティックにリッチな3Dモデルへの需要は急速に増加しており、拡張現実、仮想現実、ロボット工学の応用によって推進されている。 既存の手法は、しばしば意味論を、既に形成され、潜在的に欠陥のある幾何学に描かれた受動的特徴として扱う。 本稿では、このビジョンを実現する新しいフレームワークであるAlignGSを紹介し、幾何学と意味論の相乗的でエンドツーエンドの最適化を開拓する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.361136390711415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The demand for semantically rich 3D models of indoor scenes is rapidly growing, driven by applications in augmented reality, virtual reality, and robotics. However, creating them from sparse views remains a challenge due to geometric ambiguity. Existing methods often treat semantics as a passive feature painted on an already-formed, and potentially flawed, geometry. We posit that for robust sparse-view reconstruction, semantic understanding instead be an active, guiding force. This paper introduces AlignGS, a novel framework that actualizes this vision by pioneering a synergistic, end-to-end optimization of geometry and semantics. Our method distills rich priors from 2D foundation models and uses them to directly regularize the 3D representation through a set of novel semantic-to-geometry guidance mechanisms, including depth consistency and multi-faceted normal regularization. Extensive evaluations on standard benchmarks demonstrate that our approach achieves state-of-the-art results in novel view synthesis and produces reconstructions with superior geometric accuracy. The results validate that leveraging semantic priors as a geometric regularizer leads to more coherent and complete 3D models from limited input views. Our code is avaliable at https://github.com/MediaX-SJTU/AlignGS .
• Abstract（参考訳）: 屋内シーンのセマンティックにリッチな3Dモデルへの需要は急速に増加しており、拡張現実、仮想現実、ロボット工学の応用によって推進されている。 しかし、幾何学的曖昧さのため、まばらな視点からそれらを作成することは依然として課題である。 既存の手法は、しばしば意味論を、既に形成され、潜在的に欠陥のある幾何学に描かれた受動的特徴として扱う。 我々は、頑健なスパースビュー再構築のために、意味理解は活発な指導力であると仮定する。 本稿では、このビジョンを実現する新しいフレームワークであるAlignGSを紹介し、幾何学と意味論の相乗的でエンドツーエンドの最適化を開拓する。 提案手法は, 2次元基礎モデルから豊富な先行情報を抽出し, 深度整合性や多面正規化を含む新しい意味-幾何学的ガイダンス機構を用いて, 3次元表現を直接正規化する。 提案手法は,新しいビュー合成における最先端の成果を達成し,より優れた幾何的精度で再現できることを示す。 その結果, セマンティック先行を幾何正則化器として活用することで, 限られた入力ビューからより整合的で完全な3Dモデルが得られることがわかった。 私たちのコードはhttps://github.com/MediaX-SJTU/AlignGSで有効です。

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