G3DST: Generalizing 3D Style Transfer with Neural Radiance Fields across Scenes and Styles

📄 arXiv: 2408.13508v1 📥 PDF

作者: Adil Meric, Umut Kocasari, Matthias Nießner, Barbara Roessle

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-24

备注: GCPR 2024, Project page: https://mericadil.github.io/G3DST/

💡 一句话要点

提出G3DST，利用NeRF实现跨场景和风格的通用3D风格迁移

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

关键词: 神经辐射场 3D风格迁移 可泛化NeRF 超网络 多视角一致性 风格化渲染 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有NeRF风格迁移方法需大量逐场景优化，效率低且泛化性差，难以应用于不同场景。
  2. G3DST利用可泛化NeRF和超网络，实现无需逐场景优化的3D风格迁移，提升效率。
  3. 引入基于光流的多视角一致性损失，保证生成风格化图像在不同视角下的一致性。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）已成为创建高度细节化和照片级真实场景的强大工具。现有的基于NeRF的3D风格迁移方法需要对单个或多个风格进行大量的逐场景优化，限制了3D风格迁移的适用性和效率。本文通过从NeRF渲染风格化的新视角，而无需逐场景或逐风格优化，克服了现有方法的局限性。为此，我们利用一个可泛化的NeRF模型来促进3D风格迁移，从而能够在各种场景中使用单个学习模型。通过将超网络整合到可泛化的NeRF中，我们的方法能够即时生成风格化的新视角。此外，我们引入了一种新的基于光流的多视角一致性损失，以保持多个视角之间的一致性。我们在各种场景和艺术风格中评估了我们的方法，并展示了其在生成高质量和多视角一致的风格化图像方面的性能，而无需场景特定的隐式模型。我们的研究结果表明，这种方法不仅实现了与逐场景方法相当的良好视觉质量，而且显著提高了效率和适用性，标志着3D风格迁移领域的显著进步。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于NeRF的3D风格迁移方法通常需要针对每个场景或每个风格进行单独的优化，这导致了计算成本高昂，泛化能力差。当需要处理大量场景或多种风格时，这种逐场景优化的方式变得非常不实用。因此，如何实现一种能够跨场景和风格的通用3D风格迁移方法，成为了一个重要的挑战。

核心思路：本文的核心思路是利用一个可泛化的NeRF模型，结合超网络来实现风格迁移。可泛化的NeRF模型能够学习到场景的通用表示，从而避免了逐场景优化。超网络则用于生成风格相关的参数，使得模型能够根据不同的风格进行调整。通过这种方式，模型可以在不同的场景和风格之间进行切换，而无需重新训练。

技术框架：G3DST的整体框架包括以下几个主要模块：1) 可泛化的NeRF模型：用于学习场景的通用表示。2) 超网络：用于生成风格相关的参数。3) 渲染模块：用于从NeRF模型中渲染出风格化的新视角图像。4) 多视角一致性损失：用于保证生成图像在不同视角下的一致性。整个流程是，首先将场景输入到可泛化的NeRF模型中，然后将风格信息输入到超网络中，超网络生成风格相关的参数，这些参数被用于调整NeRF模型的输出，最后通过渲染模块生成风格化的新视角图像。

关键创新：G3DST的关键创新在于以下几个方面：1) 提出了一个基于可泛化NeRF的3D风格迁移框架，避免了逐场景优化。2) 引入了超网络来生成风格相关的参数，实现了风格的灵活控制。3) 提出了基于光流的多视角一致性损失，保证了生成图像在不同视角下的一致性。与现有方法相比，G3DST具有更高的效率和更好的泛化能力。

关键设计：在G3DST中，可泛化的NeRF模型采用了一种基于Transformer的架构，能够学习到场景的全局信息。超网络采用了一种多层感知机（MLP）结构，能够将风格信息映射到NeRF模型的参数空间。多视角一致性损失基于光流估计，用于衡量不同视角下生成图像之间的差异。此外，还采用了一些正则化技术来防止过拟合，提高模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，G3DST在视觉质量和多视角一致性方面都取得了良好的效果。与逐场景优化方法相比，G3DST在效率上有了显著的提升，能够在几分钟内完成一个场景的风格迁移。此外，G3DST在不同场景和风格之间都表现出了良好的泛化能力，证明了其通用性和实用性。实验数据表明，G3DST在多视角一致性指标上优于其他baseline方法。

🎯 应用场景

G3DST在游戏开发、虚拟现实、电影制作等领域具有广泛的应用前景。它可以用于快速生成具有不同艺术风格的3D场景，从而提高内容创作的效率和质量。此外，G3DST还可以用于3D模型的风格化编辑，使得用户可以轻松地将一个3D模型转换为不同的风格，例如卡通风格、油画风格等。未来，G3DST有望成为3D内容创作的重要工具。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Fields (NeRF) have emerged as a powerful tool for creating highly detailed and photorealistic scenes. Existing methods for NeRF-based 3D style transfer need extensive per-scene optimization for single or multiple styles, limiting the applicability and efficiency of 3D style transfer. In this work, we overcome the limitations of existing methods by rendering stylized novel views from a NeRF without the need for per-scene or per-style optimization. To this end, we take advantage of a generalizable NeRF model to facilitate style transfer in 3D, thereby enabling the use of a single learned model across various scenes. By incorporating a hypernetwork into a generalizable NeRF, our approach enables on-the-fly generation of stylized novel views. Moreover, we introduce a novel flow-based multi-view consistency loss to preserve consistency across multiple views. We evaluate our method across various scenes and artistic styles and show its performance in generating high-quality and multi-view consistent stylized images without the need for a scene-specific implicit model. Our findings demonstrate that this approach not only achieves a good visual quality comparable to that of per-scene methods but also significantly enhances efficiency and applicability, marking a notable advancement in the field of 3D style transfer.