Semantic Score Distillation Sampling for Compositional Text-to-3D Generation

📄 arXiv: 2410.09009v1 📥 PDF

作者: Ling Yang, Zixiang Zhang, Junlin Han, Bohan Zeng, Runjia Li, Philip Torr, Wentao Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-11

备注: Project: https://github.com/YangLing0818/SemanticSDS-3D

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SemanticSDS，提升文本到3D生成中复杂场景的表达能力和准确性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 文本到3D生成 Score Distillation Sampling 语义嵌入 语义图 组合生成

📋 核心要点

  1. 现有文本到3D生成方法难以控制复杂场景，尤其是在对象交互和细粒度表达上存在不足。
  2. SemanticSDS通过引入语义嵌入和语义图，指导区域特定的SDS过程，实现精确的组合生成。
  3. 实验表明，SemanticSDS能有效提升复杂3D内容的生成质量，尤其在对象和场景的精细度上。

📝 摘要（中文）

从文本描述生成高质量3D资产是计算机图形学和视觉研究中的一个关键挑战。由于3D数据的稀缺性，目前最先进的方法利用预训练的2D扩散先验，并通过Score Distillation Sampling (SDS)进行优化。尽管取得了一些进展，但构建具有多个对象或复杂交互的复杂3D场景仍然很困难。为了解决这个问题，最近的方法已经结合了box或布局指导。然而，这些布局引导的组合方法通常难以提供细粒度的控制，因为它们通常是粗糙且缺乏表现力的。为了克服这些挑战，我们引入了一种新的SDS方法，即Semantic Score Distillation Sampling (SemanticSDS)，旨在有效地提高组合文本到3D生成的表达性和准确性。我们的方法集成了新的语义嵌入，这些嵌入保持了不同渲染视图之间的一致性，并清楚地区分了不同的对象和部分。这些嵌入被转换成一个语义图，该语义图指导一个特定区域的SDS过程，从而实现精确的优化和组合生成。通过利用显式的语义指导，我们的方法释放了现有预训练扩散模型的组合能力，从而在3D内容生成中实现了卓越的质量，特别是对于复杂的对象和场景。实验结果表明，我们的SemanticSDS框架对于生成最先进的复杂3D内容非常有效。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于SDS的文本到3D生成方法，在处理包含多个对象或复杂交互的场景时，缺乏足够的控制力和表达能力。布局引导的方法虽然有所改进，但通常过于粗糙，无法实现细粒度的控制，导致生成质量受限。

核心思路：SemanticSDS的核心思路是利用语义信息来指导SDS过程，从而实现更精确和可控的3D内容生成。通过引入语义嵌入和语义图，将文本描述中的语义信息显式地融入到优化过程中，使得模型能够更好地理解和生成复杂的场景。

技术框架：SemanticSDS框架主要包含以下几个阶段：1) 文本描述输入；2) 生成语义嵌入，用于表示不同对象和部分的语义信息，并保持视图一致性；3) 将语义嵌入转换为语义图，用于指导特定区域的SDS过程；4) 利用语义图指导的SDS过程优化3D模型，实现组合生成。

关键创新：SemanticSDS的关键创新在于引入了语义嵌入和语义图，将语义信息显式地融入到SDS过程中。这与传统的SDS方法不同，后者主要依赖于图像级别的score distillation，缺乏对场景中各个对象和部分之间关系的理解。SemanticSDS通过语义信息指导优化，实现了更精确和可控的3D内容生成。

关键设计：SemanticSDS的关键设计包括：1) 语义嵌入的设计，需要能够区分不同的对象和部分，并保持不同视角下的一致性；2) 语义图的构建，需要能够有效地表示对象之间的关系，并指导特定区域的SDS过程；3) 损失函数的设计，需要能够平衡生成质量和语义一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SemanticSDS在生成复杂3D内容方面取得了显著的提升。与现有的基于SDS的方法相比，SemanticSDS能够生成更逼真、更精细的3D模型，尤其是在处理包含多个对象和复杂交互的场景时。论文展示了大量对比实验，证明了SemanticSDS的优越性。

🎯 应用场景

SemanticSDS在游戏开发、虚拟现实、增强现实、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高质量的3D模型和场景，从而降低内容创作的成本和时间。此外，SemanticSDS还可以用于教育和研究领域，例如用于创建交互式的3D学习环境和进行3D场景的分析和理解。

📄 摘要（原文）

Generating high-quality 3D assets from textual descriptions remains a pivotal challenge in computer graphics and vision research. Due to the scarcity of 3D data, state-of-the-art approaches utilize pre-trained 2D diffusion priors, optimized through Score Distillation Sampling (SDS). Despite progress, crafting complex 3D scenes featuring multiple objects or intricate interactions is still difficult. To tackle this, recent methods have incorporated box or layout guidance. However, these layout-guided compositional methods often struggle to provide fine-grained control, as they are generally coarse and lack expressiveness. To overcome these challenges, we introduce a novel SDS approach, Semantic Score Distillation Sampling (SemanticSDS), designed to effectively improve the expressiveness and accuracy of compositional text-to-3D generation. Our approach integrates new semantic embeddings that maintain consistency across different rendering views and clearly differentiate between various objects and parts. These embeddings are transformed into a semantic map, which directs a region-specific SDS process, enabling precise optimization and compositional generation. By leveraging explicit semantic guidance, our method unlocks the compositional capabilities of existing pre-trained diffusion models, thereby achieving superior quality in 3D content generation, particularly for complex objects and scenes. Experimental results demonstrate that our SemanticSDS framework is highly effective for generating state-of-the-art complex 3D content. Code: https://github.com/YangLing0818/SemanticSDS-3D