High-Quality 3D Creation from A Single Image Using Subject-Specific Knowledge Prior

📄 arXiv: 2312.11535v3 📥 PDF

作者: Nan Huang, Ting Zhang, Yuhui Yuan, Dong Chen, Shanghang Zhang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-12-15 (更新: 2025-02-19)

备注: ICRA2025, Project Page: https://nnanhuang.github.io/projects/customize-it-3d/

💡 一句话要点

提出基于主题知识先验的单图高质量3D模型生成方法，解决机器人领域3D数据稀缺问题

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

关键词: 单图3D重建 NeRF 主题特定先验 机器人 高质量3D模型 阴影模式感知 几何优化 纹理优化

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖通用扩散先验，难以与参考图像精确对齐，导致3D模型生成质量不高。
  2. 该方法利用特定主题的先验知识，在几何和纹理上进行约束，确保3D内容与参考对象精确对齐。
  3. 实验结果表明，该方法显著优于现有方法，能够生成更高质量的3D模型。

📝 摘要（中文）

本文针对机器人领域因3D数据稀缺而导致的瓶颈问题，提出了一种新颖的两阶段方法，用于从单张图像生成高质量3D模型。该方法旨在高效扩展3D资产的创建，特别是对于机器人数据集，因为与通用图像数据集相比，机器人数据集中的对象类型目前受到限制。与主要依赖通用扩散先验且难以与参考图像对齐的先前方法不同，我们的方法利用了特定主题的先验知识。通过在几何和纹理中结合特定主题的先验，我们确保生成的3D内容与参考对象之间精确对齐。具体来说，我们在NeRF优化过程中引入了阴影模式感知先验，增强几何形状并细化粗略输出中的纹理，从而实现卓越的质量。大量实验表明，我们的方法明显优于先前的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有单图3D重建方法，特别是基于通用扩散模型的，在处理特定领域（如机器人）物体时，由于缺乏针对性的先验知识，难以保证重建的几何精度和纹理质量，导致生成的3D模型与参考图像对齐度不高。这限制了3D模型在机器人数据集上的应用，因为机器人数据集往往需要精确的3D表示。

核心思路：论文的核心思路是引入“主题特定知识先验”，即针对特定类型的物体（例如，某种机器人零件）学习到的先验知识。通过将这些先验知识融入到3D重建过程中，可以有效约束重建结果，使其更符合该类型物体的固有特征，从而提高重建的精度和真实感。这种方法的核心在于利用领域知识来弥补单图重建的信息缺失。

技术框架：该方法采用两阶段流程。第一阶段，使用现有的单图3D重建方法（例如，基于NeRF的方法）生成一个粗略的3D模型。第二阶段，利用主题特定知识先验对粗略模型进行优化。具体来说，引入了一个“阴影模式感知先验”，该先验能够感知物体表面的光照情况，并据此调整几何形状和纹理，从而提高重建质量。整个框架的关键在于如何有效地将主题特定知识先验融入到NeRF优化过程中。

关键创新：最重要的技术创新点在于“阴影模式感知先验”的引入。与传统的几何先验或纹理先验不同，该先验能够同时考虑几何形状、纹理和光照之间的关系，从而更有效地约束重建结果。这种先验知识的引入，使得模型能够更好地理解物体表面的细节，并生成更逼真的3D模型。与现有方法的本质区别在于，该方法不再仅仅依赖通用的图像先验，而是利用了特定领域的知识，从而提高了重建的精度和真实感。

关键设计：阴影模式感知先验的具体实现方式未知，论文中可能涉及损失函数的设计，例如，设计一个损失函数来衡量重建的3D模型与阴影模式感知先验之间的差异。此外，NeRF网络的结构可能也需要进行调整，以便更好地融入主题特定知识先验。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中查找。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了该方法的有效性，结果表明，该方法在3D模型重建质量方面显著优于现有方法。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。通过引入主题特定知识先验，该方法能够生成更高质量、更逼真的3D模型，为机器人等领域提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人、游戏、虚拟现实等领域。在机器人领域，可以用于快速生成机器人操作所需的3D模型，提高机器人对环境的感知能力。在游戏和虚拟现实领域，可以用于快速创建高质量的3D资产，提升用户体验。此外，该方法还可以应用于文物保护、工业设计等领域，具有重要的实际价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

In this paper, we address the critical bottleneck in robotics caused by the scarcity of diverse 3D data by presenting a novel two-stage approach for generating high-quality 3D models from a single image. This method is motivated by the need to efficiently expand 3D asset creation, particularly for robotics datasets, where the variety of object types is currently limited compared to general image datasets. Unlike previous methods that primarily rely on general diffusion priors, which often struggle to align with the reference image, our approach leverages subject-specific prior knowledge. By incorporating subject-specific priors in both geometry and texture, we ensure precise alignment between the generated 3D content and the reference object. Specifically, we introduce a shading mode-aware prior into the NeRF optimization process, enhancing the geometry and refining texture in the coarse outputs to achieve superior quality. Extensive experiments demonstrate that our method significantly outperforms prior approaches.