解读CVPR2024-3DGS论文分享|GaussianDreamer: Fast Generation from Text to 3D Gaussians by Bridging 2D and 3D

论文标题

GaussianDreamer: Fast Generation from Text to 3D Gaussians by Bridging 2D and 3D Diffusion Models

GaussianDreamer：通过桥接二维和三维扩散模型实现从文本到三维高斯的快速生成

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2310.08529

论文作者

Taoran Yi, Jiemin Fang, Junjie Wang, Guanjun Wu, Lingxi Xie, Xiaopeng Zhang, Wenyu Liu, Qi Tian, Xinggang Wang

内容简介

提出了一个名为GaussianDreamer的框架，它通过高斯绘制（Gaussian splatting）技术，将2D和3D扩散模型结合起来，以实现从文本到3D高斯的快速生成。该方法不仅保持了3D一致性，而且生成细节丰富，能够在15分钟内在单个GPU上完成训练，并且生成的实例可以直接实时渲染。

方法

1.结合2D和3D扩散模型：

3D扩散模型：提供了良好的3D一致性，但受限于3D数据的昂贵和难以获取，其质量和泛化能力有限。

2D扩散模型：具有强大的泛化能力和精细生成能力，但难以保证3D一致性。

2.3D高斯绘制（3D Gaussian Splatting）：

利用3D高斯绘制这一高效且显式的3D场景表示方法，结合了3D扩散模型的几何先验和2D扩散模型的细节丰富性。

3.初始化和优化：

初始化：使用3D扩散模型生成粗糙的3D实例，并基于此初始化3D高斯。

优化：通过与2D扩散模型的交互，使用得分蒸馏采样（Score Distillation Sampling, SDS）损失来改进和优化3D高斯。

4.操作引入：

噪声点增长和颜色扰动：为了增强初始化的高斯，引入了噪声点增长和颜色扰动操作。

5.实时渲染：

生成的3D资产可以通过高斯绘制过程直接实时渲染，无需转换为网格等结构。

贡献

提出了一种名为GaussianDreamer的文本到3D方法，通过高斯分裂桥接3D和2D扩散模型，兼具3D一致性和丰富的生成细节。

引入了噪声点增长和颜色扰动来补充初始化的3D高斯，以进一步丰富内容。

方法简单而有效，能够在15分钟内在单个GPU上生成3D实例，并且可以直接实时渲染。

实验

实验部分展示了实现细节、定量比较结果、可视化结果，并与其他方法进行了比较。

通过一系列消融实验验证了方法的有效性，并讨论了方法的局限性。

结论

GaussianDreamer通过桥接3D和2D扩散模型的能力，能够快速生成详细且逼真的几何和外观，同时保持3D一致性。该方法的提出为高效生成3D资产提供了一个有前景的方向。

CVPR2024论文合集链接：

https://arxiv.org/abs/2310.08529

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