CoARF: Controllable 3D Artistic Style Transfer for Radiance Fields

创建艺术性的3D场景需要耗费大量时间并需要专业知识。为了解决这个问题，最近的一些研究，例如ARF，使用基于辐射场的方法和样式约束来生成与用户提供的样式图像相似的3D场景。然而，这些方法缺乏对生成场景的精细控制。在本文中，我们介绍了可控艺术辐射场（CoARF），这是一种新颖的算法，用于可控的3D场景风格化。CoARF可以实现指定对象的样式转移、组合式3D样式转移和语义感知式样式转移。我们使用不同的标签相关损失函数和分割掩膜来实现可控性。我们还提出了一种语义感知的最近邻匹配算法，以提高样式转移质量。我们的大量实验表明，CoARF提供了用户指定的样式转移可控性，并具有更精确的特征匹配和更优越的样式转移质量。

本论文旨在提出一种可控的3D场景风格化算法，通过分割掩模和不同标签相关的损失函数实现对风格转移的可控性。

CoARF算法通过引入分割掩模和语义感知最近邻匹配算法，实现了对3D场景风格转移的精细控制和更精确的特征匹配。

论文提出的CoARF算法不仅可以实现指定对象的风格转移，还可以进行组合式3D风格转移和语义感知风格转移。实验结果表明，该算法具有更好的风格转移质量和更高的可控性。

与本论文相关的研究包括ARF等基于辐射场的风格转移算法。