ART3D: 3D Gaussian Splatting for Text-Guided Artistic Scenes Generation

📄 arXiv: 2405.10508v1 📥 PDF

作者: Pengzhi Li, Chengshuai Tang, Qinxuan Huang, Zhiheng Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-17

备注: Accepted at CVPR 2024 Workshop on AI3DG

💡 一句话要点

ART3D：提出基于3D高斯溅射的文本引导艺术场景生成框架

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

关键词: 3D场景生成 高斯溅射 扩散模型 图像语义迁移 深度一致性

📋 核心要点

  1. 现有3D艺术场景生成方法难以兼顾艺术风格和真实感，存在领域差异和一致性问题。
  2. ART3D利用图像语义迁移算法，结合深度信息和初始艺术图像生成点云图，解决领域差异。
  3. 实验结果表明，ART3D在内容和结构一致性方面优于现有方法，提升了3D艺术场景生成质量。

📝 摘要（中文）

本文针对3D艺术场景生成中存在的挑战，提出了一种名为ART3D的新框架，该框架结合了扩散模型和3D高斯溅射技术。我们的方法通过创新的图像语义迁移算法，有效地弥合了艺术图像和真实图像之间的差距。通过利用深度信息和初始艺术图像，我们生成点云图，从而解决了领域差异问题。此外，我们提出了一个深度一致性模块来增强3D场景的一致性。最后，3D场景作为优化高斯溅射的初始点。实验结果表明，与现有方法相比，ART3D在内容和结构一致性指标方面均表现出卓越的性能。ART3D通过为生成高质量3D艺术场景提供创新解决方案，显著推进了人工智能在艺术创作领域的发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有的3D艺术场景生成方法通常难以在艺术风格和真实感之间取得平衡，并且容易受到领域差异的影响，导致生成结果在内容和结构上缺乏一致性。这些方法往往难以有效地利用文本引导信息，从而限制了其在艺术创作方面的应用。

核心思路：ART3D的核心思路是结合扩散模型和3D高斯溅射技术，通过图像语义迁移算法将艺术风格融入到3D场景中。利用深度信息和初始艺术图像生成点云图，从而克服领域差异。同时，引入深度一致性模块来增强3D场景的结构一致性。

技术框架：ART3D的整体框架包括以下几个主要模块：1) 图像语义迁移模块：用于将艺术风格从初始艺术图像迁移到3D场景中。2) 点云生成模块：利用深度信息和初始艺术图像生成点云图，作为3D场景的初始表示。3) 深度一致性模块：用于增强3D场景的结构一致性。4) 3D高斯溅射优化模块：将3D场景作为初始点，优化高斯溅射参数，生成最终的3D艺术场景。

关键创新：ART3D的关键创新在于：1) 提出了一种创新的图像语义迁移算法，能够有效地将艺术风格融入到3D场景中。2) 引入了深度一致性模块，显著提升了3D场景的结构一致性。3) 将扩散模型和3D高斯溅射技术相结合，实现了高质量的3D艺术场景生成。

关键设计：ART3D的关键设计包括：1) 图像语义迁移算法的具体实现细节，例如所使用的损失函数和网络结构。2) 深度一致性模块的实现方式，例如所使用的深度估计方法和一致性约束。3) 3D高斯溅射优化模块的参数设置，例如学习率、迭代次数等。具体的参数设置和网络结构在论文中可能包含更详细的描述，但此处无法得知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ART3D在内容和结构一致性指标方面均优于现有方法。具体而言，与基线方法相比，ART3D在内容一致性方面提升了X%，在结构一致性方面提升了Y%（具体数值未知，需查阅论文）。这些结果证明了ART3D在3D艺术场景生成方面的优越性能。

🎯 应用场景

ART3D具有广泛的应用前景，可用于游戏开发、虚拟现实、艺术设计等领域。它可以帮助艺术家和设计师快速生成高质量的3D艺术场景，提高创作效率。此外，ART3D还可以应用于教育领域，帮助学生更好地理解和学习艺术知识。未来，该技术有望进一步发展，实现更加智能化和个性化的3D艺术创作。

📄 摘要（原文）

In this paper, we explore the existing challenges in 3D artistic scene generation by introducing ART3D, a novel framework that combines diffusion models and 3D Gaussian splatting techniques. Our method effectively bridges the gap between artistic and realistic images through an innovative image semantic transfer algorithm. By leveraging depth information and an initial artistic image, we generate a point cloud map, addressing domain differences. Additionally, we propose a depth consistency module to enhance 3D scene consistency. Finally, the 3D scene serves as initial points for optimizing Gaussian splats. Experimental results demonstrate ART3D's superior performance in both content and structural consistency metrics when compared to existing methods. ART3D significantly advances the field of AI in art creation by providing an innovative solution for generating high-quality 3D artistic scenes.