SceneTeller: Language-to-3D Scene Generation
作者: Başak Melis Öcal, Maxim Tatarchenko, Sezer Karaoglu, Theo Gevers
分类: cs.CV
发布日期: 2024-07-30
备注: ECCV'24 camera-ready version
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
SceneTeller：提出一种基于文本描述生成高质量3D室内场景的开创性方法
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 文本到3D场景生成 自然语言处理 3D高斯溅射 CAD模型检索 上下文学习 生成式AI 室内场景设计
📋 核心要点
- 传统3D室内场景设计耗时且需要专业技能，限制了其普及性，因此需要更易用的生成方法。
- SceneTeller利用自然语言描述生成3D场景，结合上下文学习、CAD模型检索和3D高斯溅射风格化，降低了使用门槛。
- 该方法能够根据文本提示生成高质量3D场景，并允许用户通过文本进一步修改场景和物体的外观。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种开创性的基于文本的3D房间设计方法。给定一段描述房间内物体摆放的自然语言提示，该方法能够生成与之对应的高质量3D场景。用户可以通过额外的文本提示来改变整个场景或单个物体的外观。该流程基于上下文学习、CAD模型检索和基于3D高斯溅射的风格化技术，提供了一个即用型的流水线，能够生成最先进的3D场景，即使对于新手用户也易于使用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决高质量3D室内场景设计耗时且需要专业技能的问题，使得普通用户难以进行3D场景设计。现有方法通常需要用户熟悉专业的3D建模软件，并且需要耗费大量时间进行手动调整。
核心思路：论文的核心思路是利用自然语言描述作为输入，通过生成式AI模型自动生成对应的3D场景。这种方法降低了用户的使用门槛，使得用户可以通过简单的文本描述来快速创建和修改3D场景。
技术框架：SceneTeller的整体框架包含以下几个主要模块：1) 文本输入模块：接收用户输入的自然语言描述；2) 上下文学习模块：利用上下文学习来理解文本描述的意图；3) CAD模型检索模块：根据文本描述检索相关的CAD模型；4) 3D高斯溅射风格化模块：使用3D高斯溅射技术对场景进行风格化，生成高质量的3D场景。
关键创新：该方法的主要创新在于将自然语言处理和3D场景生成相结合，提出了一种基于文本描述的3D场景生成方法。此外，该方法还采用了上下文学习和3D高斯溅射等先进技术，提高了生成场景的质量和效率。
关键设计：具体的技术细节包括：1) 使用预训练的语言模型来理解文本描述；2) 使用相似度度量方法来检索相关的CAD模型；3) 使用3D高斯溅射技术来渲染场景，并进行风格化处理。损失函数的设计可能包括重建损失和风格损失等，以保证生成场景的质量和风格。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了一种新颖的文本到3D场景生成方法，能够根据自然语言描述生成高质量的3D室内场景。该方法采用了上下文学习、CAD模型检索和3D高斯溅射等先进技术，使得生成的场景具有较高的真实感和美观度。具体性能数据和对比基线在论文中未明确给出，但摘要强调了其生成最先进3D场景的能力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于室内设计、游戏开发、虚拟现实、增强现实等领域。用户可以通过简单的文本描述快速生成和修改3D场景，从而提高设计效率和降低设计成本。未来，该技术有望应用于自动化室内设计、虚拟场景生成等领域，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Designing high-quality indoor 3D scenes is important in many practical applications, such as room planning or game development. Conventionally, this has been a time-consuming process which requires both artistic skill and familiarity with professional software, making it hardly accessible for layman users. However, recent advances in generative AI have established solid foundation for democratizing 3D design. In this paper, we propose a pioneering approach for text-based 3D room design. Given a prompt in natural language describing the object placement in the room, our method produces a high-quality 3D scene corresponding to it. With an additional text prompt the users can change the appearance of the entire scene or of individual objects in it. Built using in-context learning, CAD model retrieval and 3D-Gaussian-Splatting-based stylization, our turnkey pipeline produces state-of-the-art 3D scenes, while being easy to use even for novices. Our project page is available at https://sceneteller.github.io/.