FlexGen: Flexible Multi-View Generation from Text and Image Inputs

📄 arXiv: 2410.10745v1 📥 PDF

作者: Xinli Xu, Wenhang Ge, Jiantao Lin, Jiawei Feng, Lie Xu, HanFeng Zhao, Shunsi Zhang, Ying-Cong Chen

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-10-14

备注: 16 pages, 13 figures

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

FlexGen：提出一种灵活的多视角生成框架，支持文本和图像输入。

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 多视角生成 文本图像生成 3D感知 GPT-4V 扩散模型 可控生成 图像合成

📋 核心要点

  1. 现有方法在多视角图像生成中缺乏足够的控制能力，难以根据用户意图生成特定视角和属性的图像。
  2. FlexGen利用GPT-4V生成3D感知的文本注释，并结合自适应双重控制模块，实现对多视角图像生成过程的精细控制。
  3. 实验结果表明，FlexGen在多视角图像生成的可控性和一致性方面优于现有方法，并支持对外观和材质属性的修改。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为FlexGen的灵活框架，旨在生成可控且一致的多视角图像，其条件可以是单视角图像、文本提示或两者兼有。FlexGen通过对3D感知文本注释的额外条件作用，解决了可控多视角合成的挑战。我们利用GPT-4V强大的推理能力来生成3D感知文本注释。通过分析排列成平铺多视角图像的对象的四个正交视图，GPT-4V可以生成包含具有空间关系的3D感知信息的文本注释。通过将控制信号与提出的自适应双重控制模块集成，我们的模型可以生成与指定文本相对应的多视角图像。FlexGen支持多种可控能力，允许用户修改文本提示以生成合理且对应的未见部分。此外，用户可以影响外观和材料属性，包括金属和粗糙度。大量实验表明，我们的方法提供了增强的多重可控性，标志着现有方法相比多视角扩散模型的显著进步。这项工作对于需要快速灵活的3D内容创建的领域（包括游戏开发、动画和虚拟现实）具有重要意义。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多视角图像生成中缺乏灵活控制的问题。现有方法难以根据文本描述或单视角图像生成具有特定视角和属性的多视角图像，限制了其在游戏开发、动画和虚拟现实等领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（GPT-4V）的强大推理能力，从多视角图像中提取3D感知的文本描述，并将这些描述作为额外的控制信号，指导多视角图像的生成过程。这种方法将图像的3D信息融入到生成过程中，从而提高了生成图像的可控性和一致性。

技术框架：FlexGen的整体框架包含以下几个主要模块：1) GPT-4V文本注释生成模块：用于从多视角图像中提取3D感知的文本描述。2) 自适应双重控制模块：用于将文本描述作为控制信号，指导多视角图像的生成过程。该模块可能包含注意力机制或其他控制机制，以实现对生成过程的精细控制。3) 多视角图像生成模块：基于扩散模型或其他生成模型，根据控制信号生成多视角图像。

关键创新：该论文的关键创新在于利用GPT-4V生成3D感知的文本注释，并将其作为控制信号，指导多视角图像的生成。这种方法将大型语言模型的推理能力与图像生成模型相结合，从而提高了生成图像的可控性和一致性。此外，提出的自适应双重控制模块也是一个重要的创新点，它能够有效地将文本描述融入到生成过程中。

关键设计：论文中可能包含以下关键设计：1) 如何设计GPT-4V的提示语，以使其能够准确地提取3D感知的文本描述。2) 自适应双重控制模块的具体结构和参数设置，例如注意力机制的类型和参数。3) 多视角图像生成模块所使用的扩散模型的具体结构和训练方法。4) 损失函数的设计，例如如何平衡生成图像的质量、一致性和与文本描述的匹配程度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FlexGen在多视角图像生成的可控性和一致性方面优于现有方法。用户可以通过修改文本提示来生成合理且对应的未见部分，并可以影响外观和材料属性，例如金属和粗糙度。这些结果表明，FlexGen具有很强的多重可控性，能够满足用户对多视角图像生成的各种需求。

🎯 应用场景

FlexGen在游戏开发、动画制作和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它可以用于快速生成具有特定视角和属性的3D模型，从而提高内容创作的效率和灵活性。此外，FlexGen还可以用于生成虚拟环境和场景，为用户提供更加沉浸式的体验。该研究的未来影响在于推动3D内容创作的自动化和智能化。

📄 摘要（原文）

In this work, we introduce FlexGen, a flexible framework designed to generate controllable and consistent multi-view images, conditioned on a single-view image, or a text prompt, or both. FlexGen tackles the challenges of controllable multi-view synthesis through additional conditioning on 3D-aware text annotations. We utilize the strong reasoning capabilities of GPT-4V to generate 3D-aware text annotations. By analyzing four orthogonal views of an object arranged as tiled multi-view images, GPT-4V can produce text annotations that include 3D-aware information with spatial relationship. By integrating the control signal with proposed adaptive dual-control module, our model can generate multi-view images that correspond to the specified text. FlexGen supports multiple controllable capabilities, allowing users to modify text prompts to generate reasonable and corresponding unseen parts. Additionally, users can influence attributes such as appearance and material properties, including metallic and roughness. Extensive experiments demonstrate that our approach offers enhanced multiple controllability, marking a significant advancement over existing multi-view diffusion models. This work has substantial implications for fields requiring rapid and flexible 3D content creation, including game development, animation, and virtual reality. Project page: https://xxu068.github.io/flexgen.github.io/.