4DStyleGaussian: Zero-shot 4D Style Transfer with Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2410.10412v1 📥 PDF

作者: Wanlin Liang, Hongbin Xu, Weitao Chen, Feng Xiao, Wenxiong Kang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-14

💡 一句话要点

提出4DStyleGaussian，利用高斯溅射实现零样本4D风格迁移

🎯 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: 4D风格迁移 高斯溅射 零样本学习 可逆神经网络 动态场景 时空一致性

📋 核心要点

  1. 现有3D风格迁移方法在推理效率和泛化能力方面存在不足，难以处理具有时间一致性的动态场景。
  2. 4DStyleGaussian利用嵌入式4D高斯溅射和可逆神经网络，减少内容损失，并预测4D风格变换矩阵。
  3. 实验表明，该方法能够高效地实现高质量的零样本4D风格化，并提升时空一致性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的4D风格迁移框架4DStyleGaussian，旨在实现任意风格参考的实时风格化，同时保持合理的内容相似性、多视角一致性和时间连贯性。该方法利用嵌入式4D高斯溅射技术，并使用可逆神经网络进行训练，以减少特征蒸馏过程中的内容损失。通过4D嵌入高斯，预测一个4D风格变换矩阵，从而利用高斯溅射实现空间和时间上一致的风格迁移。实验结果表明，该方法能够以更高的效率和时空一致性，为4D场景实现高质量的零样本风格化。

🔬 方法详解

问题定义：现有的3D风格迁移方法在处理动态场景时，难以保证时间一致性，并且在推理效率和泛化能力上存在瓶颈。尤其是在4D场景下，如何实现高效且高质量的风格迁移是一个挑战。现有方法往往需要大量的训练数据，并且难以泛化到未见过的风格。

核心思路：本文的核心思路是利用4D高斯溅射来表示动态场景，并通过学习一个4D风格变换矩阵，将参考风格迁移到目标场景。通过可逆神经网络减少特征蒸馏过程中的内容损失，从而在风格迁移的同时保持内容的一致性。这种方法允许零样本风格迁移，即无需针对特定风格进行训练。

技术框架：4DStyleGaussian框架主要包含以下几个阶段：1) 使用4D高斯溅射表示动态场景；2) 利用可逆神经网络进行特征蒸馏，减少内容损失；3) 预测4D风格变换矩阵；4) 使用高斯溅射进行风格迁移。整体流程是从内容场景提取特征，进行风格转换，然后将转换后的特征渲染回4D场景。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将4D高斯溅射与风格迁移相结合，实现了动态场景下的高效风格迁移。通过可逆神经网络减少内容损失，保证了风格迁移的质量。此外，该方法实现了零样本风格迁移，无需针对特定风格进行训练，提高了泛化能力。

关键设计：该方法使用可逆神经网络来提取内容和风格特征，并设计了一个损失函数来保证内容的一致性和风格的相似性。4D高斯溅射的参数包括位置、旋转、缩放和颜色等，这些参数通过优化来拟合动态场景。4D风格变换矩阵的设计需要保证空间和时间上的一致性，具体实现细节未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，4DStyleGaussian能够在保持时空一致性的前提下，实现高质量的零样本4D风格迁移。与现有方法相比，该方法在效率和泛化能力方面均有显著提升。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电影特效制作、游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域。例如，可以将真实拍摄的动态场景快速风格化为各种艺术风格，为用户提供更加个性化的视觉体验。此外，该技术还可以用于数据增强，生成具有不同风格的训练数据，从而提高模型的鲁棒性。

📄 摘要（原文）

3D neural style transfer has gained significant attention for its potential to provide user-friendly stylization with spatial consistency. However, existing 3D style transfer methods often fall short in terms of inference efficiency, generalization ability, and struggle to handle dynamic scenes with temporal consistency. In this paper, we introduce 4DStyleGaussian, a novel 4D style transfer framework designed to achieve real-time stylization of arbitrary style references while maintaining reasonable content affinity, multi-view consistency, and temporal coherence. Our approach leverages an embedded 4D Gaussian Splatting technique, which is trained using a reversible neural network for reducing content loss in the feature distillation process. Utilizing the 4D embedded Gaussians, we predict a 4D style transformation matrix that facilitates spatially and temporally consistent style transfer with Gaussian Splatting. Experiments demonstrate that our method can achieve high-quality and zero-shot stylization for 4D scenarios with enhanced efficiency and spatial-temporal consistency.