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北京大學(xué)提出Repaint123:紋理質(zhì)量、多視角一致性新SOTA!

CVer ? 來源:量子位(QbitAI) ? 2024-01-08 16:13 ? 次閱讀
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只需兩分鐘,玩轉(zhuǎn)圖片轉(zhuǎn)3D!

還是高紋理質(zhì)量、多視角高一致性的那種。

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不管是什么物種,輸入時的單視圖圖像還是這樣嬸兒的:

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兩分鐘后,3D版大功告成:

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△上,Repaint123(NeRF);下,Repaint123(GS)

新方法名為Repaint123,核心思想是將2D擴散模型的強大圖像生成能力與再繪策略的紋理對齊能力相結(jié)合,來生成高質(zhì)量、多視角一致的圖像。

此外,該研究還引入了針對重疊區(qū)域的可見性感知自適應(yīng)再繪強度的方法。

Repaint123一舉解決了此前方法多視角偏差大、紋理退化、生成慢等問題。

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目前項目代碼還未在GitHub公布,就有100+人趕來標星碼住:

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Repaint123長啥樣?

之前,將圖像轉(zhuǎn)換為3D的方法通常采用Score Distillation Sampling (SDS)。盡管該方法的結(jié)果令人印象深刻,但存在一些問題,如多視角不一致、過度飽和、過度平滑的紋理以及生成速度緩慢。

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△從上至下:輸入,Zero123-XL,Magic123,Dream gaussian

為了解決這些問題,來自北京大學(xué)、鵬城實驗室、新加坡國立大學(xué)、武漢大學(xué)的研究人員提出了Repaint123。

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總的來說,Repaint123有這幾點貢獻:

(1)Repaint123通過綜合考慮圖像到3D生成的可控重繪過程,能夠生成高質(zhì)量的圖片序列,并確保這些圖片在多個視角下保持一致。

(2)Repaint123提出了一個簡單的單視圖3D生成的基準方法。

在粗模階段,它利用Zero123作為3D先驗,并結(jié)合SDS損失函數(shù),通過優(yōu)化Gaussian Splatting幾何,快速生成粗糙的3D模型(僅需1分鐘)。

在細模階段,它采用Stable Diffusion作為2D先驗,并結(jié)合均方誤差(MSE)損失函數(shù),通過快速細化網(wǎng)格紋理,生成高質(zhì)量的3D模型(同樣只需1分鐘)。

(3)大量的實驗證明了Repaint123方法的有效性。它能夠在短短2分鐘內(nèi),從單張圖像中生成與2D生成質(zhì)量相匹配的高質(zhì)量3D內(nèi)容。

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?

△實現(xiàn)3D一致且高質(zhì)量的單視角3D快速生成

下面來看具體方法。

Repaint123專注于優(yōu)化mesh細化階段,其主要改進方向涵蓋兩個方面:生成具有多視角一致性的高質(zhì)量圖像序列以及實現(xiàn)快速而高質(zhì)量的3D重建。

1、生成具有多視角一致性的高質(zhì)量圖像序列

生成具有多視角一致性的高質(zhì)量圖像序列分為以下三個部分:

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△多視角一致的圖像生成流程

DDIM反演

為了保留在粗模階段生成的3D一致的低頻紋理信息,作者采用了DDIM反演將圖像反演到確定的潛在空間,為后續(xù)的去噪過程奠定基礎(chǔ),生成忠實一致的圖像。

可控去噪

為了在去噪階段控制幾何一致性和長程紋理一致性,作者引入了ControlNet,使用粗模渲染的深度圖作為幾何先驗,同時注入?yún)⒖紙D的Attention特征進行紋理遷移。

此外,為了執(zhí)行無分類器引導(dǎo)以提升圖像質(zhì)量,論文使用CLIP將參考圖編碼為圖像提示,用于指導(dǎo)去噪網(wǎng)絡(luò)。

重繪

漸進式重繪遮擋和重疊部分為了確保圖像序列中相鄰圖像的重疊區(qū)域在像素級別對齊,作者采用了漸進式局部重繪的策略。

在保持重疊區(qū)域不變的同時,生成和諧一致的相鄰區(qū)域,并從參考視角逐步延伸到360°。

然而,如下圖所示,作者發(fā)現(xiàn)重疊區(qū)域同樣需要進行細化,因為在正視時之前斜視的區(qū)域的可視分辨率變大,需要補充更多的高頻信息。

另外,細化強度等于1-cosθ*,其中θ*為之前所有相機視角與所視表面法向量夾角θ的最大值,從而自適應(yīng)地重繪重疊區(qū)域。

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△相機視角與細化強度的關(guān)系

為了選擇適當?shù)募毣瘡姸?,以在提高質(zhì)量的同時保證忠實度,作者借鑒了投影定理和圖像超分的思想,提出了一種簡單而直接的可見性感知的重繪策略來細化重疊區(qū)域。

2、快速且高質(zhì)量的3D重建

正如下圖所展示的,作者在進行快速且高質(zhì)量的3D重建過程中,采用了兩階段方法。

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△Repaint123兩階段單視角3D生成框架

首先,他們利用Gaussian Splatting表示來快速生成合理的幾何結(jié)構(gòu)和粗糙的紋理。

同時,借助之前生成的多視角一致的高質(zhì)量圖像序列,作者能夠使用簡單的均方誤差(MSE)損失進行快速的3D紋理重建。

一致性、質(zhì)量和速度最優(yōu)

研究人員對多個單視圖生成任務(wù)的方法進行了比較。

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△單視圖3D生成可視化比較

在RealFusion15和Test-alpha數(shù)據(jù)集上,Repaint123取得了在一致性、質(zhì)量和速度三個方面最領(lǐng)先的效果。

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同時,作者也對論文使用的每個模塊的有效性以及視角轉(zhuǎn)動增量進行了消融實驗:

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并且發(fā)現(xiàn),視角間隔為60度時,性能達到峰值,但視角間隔過大會減少重疊區(qū)域,增加多面問題的可能性,所以40度可作為最佳視角間隔。

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原文標題:1張圖2分鐘轉(zhuǎn)3D!北京大學(xué)提出Repaint123:紋理質(zhì)量、多視角一致性新SOTA!

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