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RoomRecon：移动设备上的高质量纹理化房间布局重建
RoomRecon: High-Quality Textured Room Layout Reconstruction on Mobile Devices

作者: Seok Joon Kim, Dinh Duc Cao, Federica Spinola 等5人
arXiv: 2604.19025v1
分类: cs.RO
📝 论文摘要
RGB-D（红绿蓝-深度）传感器的广泛应用与先进的三维重建技术，极大地促进了室内空间的数字化采集，推动了增强现实（AR）、虚拟现实（VR）及扩展现实（XR）领域的发展。然而，现有技术仍面临诸多局限：例如无法在不重新完整采集的情况下反映场景的细微变化、缺乏对场景的语义理解能力，以及影响三维模型视觉质量的各类纹理贴图难题。这些问题制约了VR体验所需的真实感，也影响了室内设计与房地产等应用场景的实际效果。 为应对这些挑战，我们提出了RoomRecon——一套面向三维房间模型的交互式实时扫描与纹理重建流程。我们设计了一个两阶段的纹理处理流程：首先通过AR引导的图像采集获取纹理数据，随后利用生成式AI模型提升纹理质量，从而生成更精准的室内空间数字复现。此外，我们建议仅聚焦于墙壁、地板、天花板等永久性室内元素，使三维模型具备灵活的可定制性。通过在多种室内环境中进行实验，我们评估了该方法的纹理重建质量与处理速度。定量实验结果与用户研究表明，RoomRecon在纹理质量与设备端计算效率方面均优于当前最先进的方法。

📊 核心分析

🎯 研究动机
该论文旨在解决当前室内三维重建技术存在的几个关键问题： - 无法反映场景细微变化而需要完全重新采集 - 缺乏对场景的语义理解 - 纹理贴图质量不佳影响三维模型的视觉真实感 - 这些问题限制了其在增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、室内设计和房地产等领域的应用效果
🔧 核心方法
论文提出了RoomRecon系统，这是一个交互式、实时的移动端三维房间模型扫描与纹理重建流程： - 采用两阶段纹理重建管道(two-phase texturing pipeline) - 集成AR引导的图像采集技术(AR-guided image capturing)用于纹理获取 - 利用生成式人工智能模型(generative AI models)提升纹理质量 - 专注于墙壁、地板、天花板等永久性房间元素，使模型易于定制
💡 核心创新
论文的核心创新点包括： - 首次在移动设备上实现高质量纹理房间布局重建的完整流程 - 创新的两阶段纹理管道，结合AR引导采集与生成式AI增强，显著提升纹理真实感 - 专注于永久性结构元素的策略，使模型既保持高质量又具备高度可定制性 - 实现了实时交互式扫描与纹理重建，在设备端计算时间上优于现有方法
🏆 总体贡献
论文对该领域的整体贡献体现在： - 提出了一个端到端的移动端高质量纹理房间重建系统RoomRecon - 通过定量实验和用户研究验证了方法在纹理质量和设备端计算时间上优于当前最先进方法 - 为AR/VR应用提供了更真实、可定制的室内三维模型生成方案 - 推动了语义感知的室内重建技术发展，具有实际应用价值