L3DG: Latent 3D Gaussian Diffusion

📄 arXiv: 2410.13530v1 📥 PDF

作者: Barbara Roessle, Norman Müller, Lorenzo Porzi, Samuel Rota Bulò, Peter Kontschieder, Angela Dai, Matthias Nießner

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-10-17

备注: SIGGRAPH Asia 2024, project page: https://barbararoessle.github.io/l3dg , video: https://youtu.be/UHEEiXCYeLU

DOI: 10.1145/3680528.3687699

💡 一句话要点

L3DG：提出基于潜空间3D高斯扩散的生成式3D建模方法，可扩展到房间级场景。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 生成式3D建模 3D高斯 扩散模型 潜空间学习 VQ-VAE 房间级场景生成 稀疏卷积

📋 核心要点

  1. 现有辐射场生成方法在对象级别细节和场景扩展性方面存在局限性，难以兼顾高质量和高效率。
  2. L3DG通过在3D高斯潜空间中进行扩散，降低了计算复杂度，实现了对象级别高细节和房间级别场景的生成。
  3. 实验表明，L3DG在视觉质量上显著优于之前的无条件对象级别辐射场合成方法，并成功应用于房间级场景生成。

📝 摘要（中文）

我们提出了L3DG，这是第一个通过潜在3D高斯扩散公式对3D高斯进行生成式3D建模的方法。这使得有效的生成式3D建模成为可能，可以扩展到整个房间级场景的生成，并且可以非常高效地渲染。为了实现3D高斯的有效合成，我们提出了一种潜在扩散公式，该公式在3D高斯的压缩潜在空间中运行。这个压缩的潜在空间由向量量化变分自编码器（VQ-VAE）学习，为此我们采用稀疏卷积架构以有效地处理房间级场景。通过这种方式，通过扩散进行的高成本生成过程的复杂性大大降低，从而可以在对象级别生成上实现更高的细节，并可扩展到大型场景。通过利用3D高斯表示，生成的场景可以从任意视点实时渲染。我们证明了我们的方法显着提高了先前关于无条件对象级别辐射场合成的工作的视觉质量，并展示了其在房间级场景生成中的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在生成高质量、大规模3D场景时面临挑战。辐射场方法虽然能生成高质量的物体，但计算成本高昂，难以扩展到房间级别。已有的生成式3D建模方法难以兼顾细节和效率，在生成复杂场景时表现不佳。

核心思路：L3DG的核心在于利用3D高斯表示作为中间媒介，并结合潜空间扩散模型。3D高斯表示具有高效渲染的优点，而潜空间扩散模型可以降低计算复杂度，从而实现高质量、大规模的3D场景生成。通过在3D高斯的压缩潜在空间中进行扩散，可以有效降低计算成本，并提升生成质量。

技术框架：L3DG包含两个主要阶段：首先，使用一个向量量化变分自编码器（VQ-VAE）将3D高斯表示压缩到潜在空间中。该VQ-VAE采用稀疏卷积架构，以高效处理大规模场景。其次，在学习到的潜在空间中进行扩散过程，生成新的3D高斯表示。最后，将生成的3D高斯表示解码回原始空间，并进行渲染。

关键创新：L3DG的关键创新在于将3D高斯表示与潜空间扩散模型相结合。这使得可以在一个压缩的潜在空间中进行扩散，从而降低了计算复杂度，并提升了生成质量。此外，使用稀疏卷积架构的VQ-VAE可以有效地处理大规模场景。

关键设计：VQ-VAE的架构是关键设计之一，它使用稀疏卷积来处理大规模场景，并学习一个有效的潜在空间。扩散模型的训练目标是最小化生成样本与真实样本之间的差异。损失函数的设计需要平衡生成质量和多样性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

L3DG在对象级别辐射场合成方面取得了显著的视觉质量提升，超越了现有技术水平。此外，L3DG成功地应用于房间级场景生成，展示了其在大规模场景建模方面的潜力。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述（未知）。

🎯 应用场景

L3DG在虚拟现实、增强现实、游戏开发、室内设计等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成逼真的3D场景，例如虚拟房间、游戏环境等。此外，L3DG还可以用于3D物体建模和场景编辑，为用户提供更加灵活和高效的3D内容创作工具。

📄 摘要（原文）

We propose L3DG, the first approach for generative 3D modeling of 3D Gaussians through a latent 3D Gaussian diffusion formulation. This enables effective generative 3D modeling, scaling to generation of entire room-scale scenes which can be very efficiently rendered. To enable effective synthesis of 3D Gaussians, we propose a latent diffusion formulation, operating in a compressed latent space of 3D Gaussians. This compressed latent space is learned by a vector-quantized variational autoencoder (VQ-VAE), for which we employ a sparse convolutional architecture to efficiently operate on room-scale scenes. This way, the complexity of the costly generation process via diffusion is substantially reduced, allowing higher detail on object-level generation, as well as scalability to large scenes. By leveraging the 3D Gaussian representation, the generated scenes can be rendered from arbitrary viewpoints in real-time. We demonstrate that our approach significantly improves visual quality over prior work on unconditional object-level radiance field synthesis and showcase its applicability to room-scale scene generation.