GaussianAnything: Interactive Point Cloud Flow Matching For 3D Object Generation

2024年11月12日
  • 简介
    尽管3D内容生成技术已经取得了显著进步,但现有方法在输入格式、潜在空间设计和输出表示方面仍然面临挑战。本文提出了一种新颖的3D生成框架,解决了这些问题,通过交互式的点云结构化潜在空间实现可扩展且高质量的3D生成。我们的框架采用变分自编码器(VAE),以多视角的姿态RGB-D(深度)-N(法线)渲染作为输入,并使用一种独特的潜在空间设计来保留3D形状信息,同时结合级联的基于潜在流的模型以提升形状与纹理的解耦能力。所提出的方法——GaussianAnything——支持多模态条件下的3D生成,允许点云、标题和单张图像作为输入。值得注意的是,新提出的潜在空间自然实现了几何与纹理的解耦,从而支持3D感知编辑。实验结果表明,我们的方法在多个数据集上表现有效,在文本和图像条件下的3D生成任务中均优于现有的原生3D方法。
  • 图表
  • 解决问题
    本论文试图解决3D内容生成中存在的输入格式限制、潜在空间设计不足以及输出表示不够灵活的问题。这是一个需要进一步优化的领域问题,而非全新的问题定义。
  • 关键思路
    论文提出了一种名为GaussianAnything的新型3D生成框架,关键思路是通过点云结构化的潜在空间设计,结合变分自编码器(VAE)和多视角RGB-D-N渲染输入,实现几何与纹理的解耦。此外,还引入了级联潜流模型以增强形状-纹理的分离能力,从而支持多模态条件下的3D生成任务。相比现有方法,该框架在潜在空间设计上更加注重3D形状信息的保留,并首次实现了自然的几何-纹理解耦。
  • 其它亮点
    论文亮点包括:1) 提出了一个交互式的点云结构化潜在空间,能够有效支持高质量的3D生成;2) 实现了几何与纹理的自然解耦,为3D感知编辑提供了可能;3) 支持多种输入形式(点云、文本描述、单张图像),增强了方法的灵活性;4) 在多个数据集上的实验结果表明,该方法在文本和图像条件下的3D生成任务中优于现有方法。代码已开源,便于后续研究者复现和改进。
  • 相关研究
    最近的相关研究包括:1) Point-E,一种基于扩散模型的点云生成方法;2) DreamFusion,利用文本到图像模型生成3D对象;3) NeRF及其变体,专注于神经辐射场的视图合成;4) Text2Mesh,将文本转换为3D网格模型的研究。这些工作主要集中在扩散模型或神经隐式表示的应用,而GaussianAnything则通过独特的潜在空间设计和几何-纹理解耦机制提供了一个新的视角。
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