GaussianCut：基于图割的3D高斯散射交互式分割

发表于 2025/08/25

GaussianCut 交互式3D分割

作者 Jiacheng Dong

9 分钟阅读

概述

GaussianCut是一种革命性的3D场景编辑方法，能够让用户在3D高斯散射表示的场景中通过简单的交互操作实现精确的对象分割。只需在2D图像上点击几下、绘制几笔或输入文字描述，就能自动将整个3D场景中的高斯点分成”前景”和”背景”。

核心创新

🎯 免训练交互式分割

直接作用于已训练好的3D高斯场景
无需额外训练或重新优化
实时交互响应

🔗 图结构建模

将3D高斯点组织成图（Graph）结构
利用经典图割（Graph Cut）算法
高效精确的分割效果

问题背景

3D场景编辑的挑战

在编辑3D场景时，准确选中并分离特定物体是最基础且重要的步骤。3D高斯散射技术虽然能实时渲染逼真图像，但在这种表示方法中进行对象分割却面临挑战。

传统方法的局限

现有方法通常存在以下问题：

标注成本高：需要为大量训练图像手动绘制精确2D蒙版
训练开销大：需要增加专门的分割组件并重新训练
灵活性差：难以适应新场景和新对象
实时性不足：无法满足交互式编辑需求

技术方法

整体架构

graph TD
    A[用户交互输入] --> B[输入映射到高斯]
    B --> C[构建高斯图网络]
    C --> D[定义能量函数]
    D --> E[图割算法优化]
    E --> F[前景/背景分割]
    F --> G[3D场景编辑]

1. 用户输入映射

多模态交互支持

点击交互：在2D图像上点击前景/背景点
涂鸦交互：绘制前景/背景区域
文本交互：输入文字描述目标对象

输入映射机制

通过不透明度×透射率加权的方式，将2D用户输入映射到对应的3D高斯点：

\[w_{g,p} = α_g \cdot T_g(p)\]

其中：

$w_{g,p}$：高斯点g对像素p的贡献权重
$α_g$：高斯点g的不透明度
$T_g(p)$：高斯点g到像素p的透射率

2. 高斯图网络构建

图结构设计

节点：每个3D高斯点作为图中的一个节点
边：基于空间邻近性连接高斯点
权重：反映高斯点间的相似性和连接强度

邻接关系定义

  
def build_gaussian_graph(gaussians): """构建高斯图网络""" # 基于空间距离建立连接  edges = [] for i, g1 in enumerate(gaussians): for j, g2 in enumerate(gaussians): if spatial_distance(g1, g2) < threshold: weight = compute_edge_weight(g1, g2) edges.append((i, j, weight)) return Graph(edges) 

3. 能量函数设计

数据项（Data Term）

基于用户输入，定义每个高斯点属于前景/背景的概率：

\[E_{data}(x_g) = -\log P(x_g | 用户输入)\]

平滑项（Smoothness Term）

鼓励相邻高斯点具有相似的标签：

\[E_{smooth}(x_g, x_h) = w_{gh} \cdot ||x_g - x_h||^2\]

总能量函数

$E(X) = \sum_g E_{data}(x_g) + \lambda \sum_{(g,h) \in \mathcal{E}} E_{smooth}(x_g, x_h)$

4. 图割优化

最小割/最大流算法

构建源点S和汇点T
连接用户标记点到源/汇点
求解最小割问题得到最优分割

优化流程

  
def graph_cut_segmentation(graph, user_input): """图割分割算法""" # 1. 添加源点和汇点  source, sink = add_terminal_nodes(graph) # 2. 连接用户标记  connect_user_labels(graph, user_input, source, sink) # 3. 求解最小割  cut = min_cut_max_flow(graph, source, sink) # 4. 获取分割结果  foreground = get_foreground_nodes(cut) return foreground 

技术优势

🚀 实时交互

毫秒级响应时间
支持实时预览和调整
流畅的用户体验

🎯 精确分割

利用3D几何信息
考虑高斯点间的空间关系
避免2D投影的歧义

💡 免训练部署

直接应用于现有3D高斯场景
无需额外的训练数据
即插即用的解决方案

🔧 灵活可扩展

支持多种交互模式
可适应不同场景类型
易于集成到现有工具链

实验结果

分割质量评估

方法	IoU	边界精度	用户交互次数
传统2D分割	0.78	中等	5-10次
基于训练的3D分割	0.85	好	需要训练
GaussianCut	0.92	优秀	2-3次

性能对比

交互效率

响应时间：< 50ms
分割精度：92% IoU
用户满意度：4.8/5.0

应用场景

✅ 室内场景对象分割
✅ 室外环境编辑
✅ 复杂几何结构处理
✅ 细粒度分割任务

应用案例

1. 场景编辑

  
# 选择并移除场景中的椅子 foreground = gaussiancut.segment( scene=living_room_scene, prompt="椅子", interaction_type="text" ) edited_scene = scene.remove_gaussians(foreground) 

2. 对象提取

  
# 提取特定对象用于其他场景 car_gaussians = gaussiancut.segment( scene=street_scene, clicks=[(100, 200), (150, 250)], interaction_type="clicks" ) car_object = extract_object(car_gaussians) 

3. 材质编辑

  
# 改变特定对象的材质 wall_gaussians = gaussiancut.segment( scene=room_scene, strokes=wall_strokes, interaction_type="scribbles" ) new_scene = change_material(wall_gaussians, new_material) 

实现细节

关键算法

权重计算

  
def compute_edge_weight(g1, g2): """计算高斯点间的边权重""" # 空间距离  spatial_dist = torch.norm(g1.position - g2.position) # 特征相似度  feature_sim = torch.cosine_similarity(g1.features, g2.features) # 综合权重  weight = torch.exp(-spatial_dist / sigma) * feature_sim return weight 

能量优化

  
def optimize_segmentation(graph, data_term, smooth_term): """优化分割能量函数""" # 构建图割问题  cut_graph = construct_cut_graph(graph) # 添加数据项  add_data_terms(cut_graph, data_term) # 添加平滑项  add_smooth_terms(cut_graph, smooth_term) # 求解最小割  result = solve_min_cut(cut_graph) return result 

局限性与改进

当前局限

密集高斯点场景：计算复杂度随高斯点数量增长
细粒度边界：极精细边界可能需要更多交互
语义理解：文本输入的语义理解有待提升

未来改进方向

分层处理：多分辨率图结构减少计算量
深度学习增强：结合预训练模型提升语义理解
自适应算法：根据场景复杂度调整策略

总结

GaussianCut为3D场景编辑领域带来了重要突破，通过将经典的图割算法与现代3D高斯散射技术相结合，实现了高效、精确、免训练的3D对象分割。

主要贡献

首个基于图割的3D高斯分割方法
多模态交互支持
实时响应的用户体验
免训练的即插即用解决方案

这项工作为3D内容创作和场景编辑提供了强大的工具，有望在VR/AR、游戏开发、影视制作等领域发挥重要作用。

参考资料

GaussianCut展示了传统算法与现代表示学习结合的强大潜力，为3D场景理解和编辑开辟了新的可能性。

3D Vision, Segmentation

3DGS 图割交互式分割 Graph Cut 3D编辑

本文由作者按照 CC BY 4.0 进行授权

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