HyperDreamer: Hyper-Realistic 3D Content Generation and Editing from a Single Image

最近的进展引入了2D扩散先验，产生了合理的结果，但现有方法对于后续生成的使用来说不够超现实，因为用户无法从全范围内查看、渲染和编辑生成的3D内容。为了解决这些挑战，我们引入了HyperDreamer，并具有几个关键设计和吸引人的特性：1）可查看：360度网格建模与高分辨率纹理使得从全范围的观察点创建视觉上引人注目的3D模型成为可能。2）可渲染：细粒度的语义分割和数据驱动的先验被纳入指导中，以学习材料的合理反照率、粗糙度和高光属性，从而实现语义感知的任意材料估计。3）可编辑：对于生成的模型或他们自己的数据，用户可以通过几个点击交互地选择任何区域，并以文本为指导高效地编辑纹理。广泛的实验证明了HyperDreamer在建模区域感知材料方面具有高分辨率纹理和实现用户友好的编辑的有效性。我们相信，HyperDreamer在推进3D内容创建并在各个领域中找到应用方面具有前途。

解决问题：该论文旨在通过HyperDreamer解决单张图像生成3D内容的可视化、渲染和编辑问题，以提高生成3D内容的真实性和可操作性。

关键思路：HyperDreamer使用360度网格建模和高分辨率纹理实现可视化，使用细粒度语义分割和数据驱动先验实现渲染，使用基于文本的指导快速编辑纹理，从而提高生成3D内容的真实性和可操作性。

其他亮点：HyperDreamer通过实验证明了其在建模区域感知材料、高分辨率纹理和用户友好编辑方面的有效性。该论文使用了大量数据集，并提供了开源代码。该论文为3D内容生成的进一步发展提供了新思路。

相关研究：最近的相关研究包括Deep3D、PIFu、GRAF等。