SRIF: Semantic Shape Registration Empowered by Diffusion-based Image Morphing and Flow Estimation

📄 arXiv: 2409.11682v2 📥 PDF

作者: Mingze Sun, Chen Guo, Puhua Jiang, Shiwei Mao, Yurun Chen, Ruqi Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-18 (更新: 2024-10-03)

备注: Accepted as a conference paper of SIGGRAPH Asia 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SRIF，利用扩散模型图像形变和光流估计实现语义形状配准

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

关键词: 语义形状配准 扩散模型 图像形变 光流估计 3D高斯溅射 连续归一化流 大型视觉模型

📋 核心要点

  1. 现有形状配准方法依赖人工特征提取，难以捕捉形状间的深层语义关系，限制了配准质量。
  2. SRIF利用扩散模型生成中间图像序列，并结合动态3D高斯溅射重建中间点云，为形状配准提供弱监督。
  3. 提出的配准模块估计连续归一化流，将源形状变形为目标形状，实现高质量的密集对应和语义插值。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的语义形状配准框架SRIF，该框架基于扩散模型的图像形变和光流估计。具体而言，给定一对经过外部对齐的形状，我们首先从多视角渲染它们，然后利用基于扩散模型的图像插值框架生成它们之间的中间图像序列。这些图像随后被输入到动态3D高斯溅射框架中，我们使用该框架重建和后处理中间点云，使其符合图像形变处理。最后，针对上述情况，我们提出了一种新的配准模块来估计连续归一化流，该流将源形状一致地变形为目标形状，并将中间点云作为弱指导。我们的关键见解是利用大型视觉模型（LVM）来关联形状，从而获得比临时特征提取和对齐更丰富的形状关系语义信息。因此，SRIF在具有挑战性的形状对上实现了高质量的密集对应，并且在两者之间提供了平滑的、具有语义意义的插值。经验证据证明了我们方法以及特定设计选择的有效性和优越性。

🔬 方法详解

问题定义：现有形状配准方法通常依赖于手工设计的特征提取器或浅层学习模型，难以捕捉形状之间复杂的语义关系，导致在具有挑战性的形状对上配准精度较低，且难以实现语义上有意义的形状插值。这些方法通常缺乏对形状之间连续变形过程的建模能力。

核心思路：SRIF的核心思路是利用大型视觉模型（LVM）的强大语义理解能力，通过图像形变的方式建立形状之间的联系，从而获得更丰富的语义信息。具体来说，通过扩散模型生成中间图像，并利用这些图像作为弱监督信息，指导形状配准过程，从而实现高质量的密集对应和语义插值。

技术框架：SRIF框架主要包含以下几个阶段：1) 多视角渲染：将输入的源形状和目标形状从多个视角进行渲染，生成一系列图像。2) 扩散模型图像形变：利用扩散模型在源图像和目标图像之间生成一系列中间图像，模拟形状的连续变形过程。3) 动态3D高斯溅射：将中间图像输入到动态3D高斯溅射框架中，重建并后处理得到中间点云。4) 连续归一化流配准：提出新的配准模块，估计连续归一化流，将源形状变形为目标形状，中间点云作为弱指导。

关键创新：SRIF的关键创新在于利用扩散模型进行图像形变，从而将大型视觉模型的语义理解能力引入到形状配准任务中。与传统的基于特征提取的方法不同，SRIF能够捕捉形状之间更深层次的语义关系，从而实现更高质量的配准结果。此外，利用中间点云作为弱指导，能够更好地约束配准过程，提高配准的鲁棒性。

关键设计：在扩散模型图像形变阶段，使用了DDPM或DDIM等扩散模型架构，并针对形状配准任务进行了微调。在动态3D高斯溅射阶段，采用了基于高斯分布的表示方法，能够有效地重建中间点云。在连续归一化流配准阶段，设计了一种新的损失函数，用于约束变形过程的平滑性和语义一致性。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SRIF在具有挑战性的形状对上实现了高质量的密集对应，并且能够生成语义上有意义的形状插值。与现有方法相比，SRIF在配准精度和插值质量方面均取得了显著提升。具体性能数据和对比基线在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

SRIF可应用于三维模型编辑、动画制作、医学图像分析等领域。例如，在三维模型编辑中，可以利用SRIF实现不同形状之间的平滑过渡和语义融合。在医学图像分析中，可以用于配准不同患者的器官形状，从而进行疾病诊断和治疗规划。该研究的未来影响在于推动基于语义理解的三维形状处理技术的发展。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose SRIF, a novel Semantic shape Registration framework based on diffusion-based Image morphing and Flow estimation. More concretely, given a pair of extrinsically aligned shapes, we first render them from multi-views, and then utilize an image interpolation framework based on diffusion models to generate sequences of intermediate images between them. The images are later fed into a dynamic 3D Gaussian splatting framework, with which we reconstruct and post-process for intermediate point clouds respecting the image morphing processing. In the end, tailored for the above, we propose a novel registration module to estimate continuous normalizing flow, which deforms source shape consistently towards the target, with intermediate point clouds as weak guidance. Our key insight is to leverage large vision models (LVMs) to associate shapes and therefore obtain much richer semantic information on the relationship between shapes than the ad-hoc feature extraction and alignment. As a consequence, SRIF achieves high-quality dense correspondences on challenging shape pairs, but also delivers smooth, semantically meaningful interpolation in between. Empirical evidence justifies the effectiveness and superiority of our method as well as specific design choices. The code is released at https://github.com/rqhuang88/SRIF.