Text2Immersion: Generative Immersive Scene with 3D Gaussians

📄 arXiv: 2312.09242v1 📥 PDF

作者: Hao Ouyang, Kathryn Heal, Stephen Lombardi, Tiancheng Sun

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-12-14

备注: Project page: https://ken-ouyang.github.io/text2immersion/index.html

💡 一句话要点

Text2Immersion：利用3D高斯生成高质量文本驱动的沉浸式场景

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 文本到3D 沉浸式场景生成 3D高斯 扩散模型 深度估计 虚拟现实 游戏开发

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成复杂、多样化的3D场景方面存在局限性，尤其是在处理包含多个对象的场景时。
  2. Text2Immersion通过渐进式生成高斯云，并结合细化阶段，实现了从文本到高质量3D沉浸式场景的转换。
  3. 实验结果表明，Text2Immersion在渲染质量和场景多样性方面超越了现有方法，为文本驱动的3D内容生成带来了显著提升。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为Text2Immersion的优雅方法，用于从文本提示生成高质量的3D沉浸式场景。该方法首先利用预训练的2D扩散模型和深度估计模型，逐步生成高斯云。然后，对高斯云进行细化，通过插值和优化来增强生成场景的细节。与侧重于单个对象或室内场景，或采用缩小轨迹的现有方法不同，我们的方法可以生成具有各种对象的多样化场景，甚至可以创建想象中的场景。因此，Text2Immersion在虚拟现实、游戏开发和自动化内容创建等各种应用中具有广泛的潜力。大量评估表明，我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法，进一步推动了文本驱动的3D场景生成。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本到3D场景生成方法通常专注于生成单个对象或简单的室内场景，难以生成包含多个对象、复杂交互的沉浸式场景。此外，一些方法依赖于zoom-out轨迹，限制了场景的多样性和创造性。因此，如何从文本提示生成高质量、多样化的3D沉浸式场景是一个关键问题。

核心思路：Text2Immersion的核心思路是利用3D高斯表示作为中间媒介，结合预训练的2D扩散模型和深度估计模型，实现从文本到3D场景的转换。通过渐进式生成和细化高斯云，逐步构建出高质量的沉浸式场景。这种方法能够更好地控制场景的结构和细节，并支持生成包含多个对象的复杂场景。

技术框架：Text2Immersion的整体框架包含两个主要阶段：1) 高斯云渐进式生成阶段：利用预训练的2D扩散模型和深度估计模型，从文本提示逐步生成初始的高斯云。该阶段通过迭代的方式，不断增加高斯粒子的数量，并根据文本提示调整其位置和颜色。2) 高斯云细化阶段：对生成的高斯云进行插值和优化，以增强场景的细节和真实感。该阶段利用可微渲染技术，将高斯云渲染成图像，并与文本提示进行对比，从而优化高斯粒子的参数。

关键创新：Text2Immersion的关键创新在于其渐进式高斯云生成和细化策略。与直接生成3D模型的方法相比，该方法能够更好地控制场景的结构和细节，并支持生成包含多个对象的复杂场景。此外，该方法利用预训练的2D扩散模型和深度估计模型，避免了从头训练3D生成模型的困难。

关键设计：在渐进式生成阶段，论文采用了一种自适应的高斯粒子增加策略，根据文本提示的复杂程度动态调整高斯粒子的数量。在细化阶段，论文设计了一种基于可微渲染的损失函数，该损失函数能够有效地优化高斯粒子的参数，从而提高场景的渲染质量。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

Text2Immersion在渲染质量和场景多样性方面显著优于现有方法。通过实验对比，Text2Immersion能够生成包含多个对象、细节丰富的复杂场景，而现有方法通常只能生成单个对象或简单的室内场景。实验结果表明，Text2Immersion在FID等指标上取得了显著提升，证明了其在文本驱动的3D场景生成方面的优越性。

🎯 应用场景

Text2Immersion在虚拟现实、游戏开发和自动化内容创建等领域具有广泛的应用前景。它可以用于快速生成各种虚拟场景，例如虚拟旅游、游戏关卡设计、电影场景制作等。此外，该方法还可以用于自动化生成3D模型，例如产品设计、建筑设计等。未来，Text2Immersion有望成为一种重要的3D内容生成工具，推动相关产业的发展。

📄 摘要（原文）

We introduce Text2Immersion, an elegant method for producing high-quality 3D immersive scenes from text prompts. Our proposed pipeline initiates by progressively generating a Gaussian cloud using pre-trained 2D diffusion and depth estimation models. This is followed by a refining stage on the Gaussian cloud, interpolating and refining it to enhance the details of the generated scene. Distinct from prevalent methods that focus on single object or indoor scenes, or employ zoom-out trajectories, our approach generates diverse scenes with various objects, even extending to the creation of imaginary scenes. Consequently, Text2Immersion can have wide-ranging implications for various applications such as virtual reality, game development, and automated content creation. Extensive evaluations demonstrate that our system surpasses other methods in rendering quality and diversity, further progressing towards text-driven 3D scene generation. We will make the source code publicly accessible at the project page.