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

📄 arXiv: 2312.04543v1 📥 PDF

作者: Tong Wu, Zhibing Li, Shuai Yang, Pan Zhang, Xinggang Pan, Jiaqi Wang, Dahua Lin, Ziwei Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-07

备注: SIGGRAPH Asia 2023 (conference track). Project page: https://ys-imtech.github.io/HyperDreamer/

💡 一句话要点

HyperDreamer：基于单张图像生成和编辑超逼真3D内容

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 3D内容生成 单图重建 扩散模型 纹理编辑 材质估计 语义分割 可微分渲染

📋 核心要点

  1. 现有单图生成3D模型方法真实感不足，用户难以从各个角度查看、渲染和编辑。
  2. HyperDreamer通过360度网格建模、高分辨率纹理以及语义感知的材质估计，提升真实感。
  3. 实验证明HyperDreamer能有效建模区域感知材质和高分辨率纹理，并支持用户友好编辑。

📝 摘要（中文）

本文提出HyperDreamer，旨在解决从单张图像生成3D内容这一长期存在且极具吸引力的任务。现有方法虽然引入了2D扩散先验并取得了一定成果，但生成的3D内容不够逼真，无法满足用户从各个角度查看、渲染和编辑的需求。HyperDreamer通过以下关键设计和特性来解决这些挑战：1) 可视化：360度网格建模与高分辨率纹理相结合，能够从各个观察点创建具有视觉吸引力的3D模型。2) 可渲染：结合细粒度的语义分割和数据驱动的先验知识，学习合理的材质反照率、粗糙度和镜面反射属性，从而实现语义感知的任意材质估计。3) 可编辑：用户可以通过几次点击交互式地选择生成模型或其自身数据的任何区域，并使用基于文本的指导有效地编辑纹理。大量实验表明，HyperDreamer在建模具有高分辨率纹理的区域感知材质和实现用户友好的编辑方面非常有效。我们相信HyperDreamer有望推动3D内容创建，并在各个领域找到应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法从单张图像生成3D内容时，生成的模型真实感不足，缺乏高质量的纹理和材质属性，导致用户无法从各个角度进行高质量的渲染和编辑。这限制了3D内容在实际应用中的价值。

核心思路：HyperDreamer的核心思路是结合2D扩散模型的先验知识，通过360度网格建模生成具有高分辨率纹理的3D模型，并利用语义分割和数据驱动的先验知识来估计合理的材质属性，从而提高生成模型的真实感和可编辑性。

技术框架：HyperDreamer的整体框架包含以下几个主要模块：1) 360度网格建模模块，用于生成具有完整几何结构的3D模型。2) 高分辨率纹理生成模块，利用扩散模型生成高质量的纹理图像。3) 语义分割模块，用于提取图像的语义信息，指导材质属性的估计。4) 材质属性估计模块，基于语义信息和数据驱动的先验知识，估计模型的反照率、粗糙度和镜面反射属性。5) 文本引导的纹理编辑模块，允许用户通过文本描述交互式地编辑模型的纹理。

关键创新：HyperDreamer的关键创新在于：1) 提出了一种结合360度网格建模和高分辨率纹理生成的方法，显著提高了生成模型的视觉质量。2) 引入了语义分割和数据驱动的先验知识，用于指导材质属性的估计，使得生成的模型具有更真实的材质表现。3) 实现了文本引导的纹理编辑功能，允许用户以交互式的方式修改模型的纹理。

关键设计：在360度网格建模中，采用了可微分渲染技术，使得模型可以进行端到端的训练。在高分辨率纹理生成中，使用了扩散模型，并结合了图像的语义信息，以生成更符合图像内容的纹理。在材质属性估计中，使用了数据驱动的先验知识，并结合了图像的语义信息，以估计更合理的材质属性。

📊 实验亮点

实验结果表明，HyperDreamer在生成3D模型的视觉质量和可编辑性方面优于现有方法。通过与现有方法的对比，HyperDreamer在用户偏好度调查中获得了更高的评分，证明了其在生成高质量3D内容方面的优势。此外，实验还验证了文本引导的纹理编辑功能的有效性，用户可以通过简单的文本描述快速修改模型的纹理。

🎯 应用场景

HyperDreamer可应用于游戏开发、虚拟现实、增强现实、电商展示等领域。它能够快速从单张图像生成高质量的3D模型，降低了3D内容创作的门槛，并为用户提供了强大的编辑能力。未来，该技术有望在更多领域得到应用，例如室内设计、文物修复等。

📄 摘要（原文）

3D content creation from a single image is a long-standing yet highly desirable task. Recent advances introduce 2D diffusion priors, yielding reasonable results. However, existing methods are not hyper-realistic enough for post-generation usage, as users cannot view, render and edit the resulting 3D content from a full range. To address these challenges, we introduce HyperDreamer with several key designs and appealing properties: 1) Viewable: 360 degree mesh modeling with high-resolution textures enables the creation of visually compelling 3D models from a full range of observation points. 2) Renderable: Fine-grained semantic segmentation and data-driven priors are incorporated as guidance to learn reasonable albedo, roughness, and specular properties of the materials, enabling semantic-aware arbitrary material estimation. 3) Editable: For a generated model or their own data, users can interactively select any region via a few clicks and efficiently edit the texture with text-based guidance. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of HyperDreamer in modeling region-aware materials with high-resolution textures and enabling user-friendly editing. We believe that HyperDreamer holds promise for advancing 3D content creation and finding applications in various domains.