Symmetry Strikes Back: From Single-Image Symmetry Detection to 3D Generation

📄 arXiv: 2411.17763v1 📥 PDF

作者: Xiang Li, Zixuan Huang, Anh Thai, James M. Rehg

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-26

备注: Project page: https://ryanxli.github.io/reflect3d/

💡 一句话要点

Reflect3D：利用单图像对称性检测实现高质量3D生成

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 单图像3D生成 对称性检测 Transformer 扩散模型 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有单图像3D生成方法缺乏对场景对称性的有效利用，导致结构不准确和视觉效果不佳。
  2. Reflect3D利用Transformer架构和多视角扩散模型的生成先验，实现了鲁棒的零样本对称性检测。
  3. 实验表明，Reflect3D在对称性检测方面达到SOTA，并显著提升了单图像3D生成的质量。

📝 摘要（中文）

本文研究了从单张RGB图像中检测3D反射对称性的问题，并揭示了其在单图像3D生成中的显著优势。我们提出了Reflect3D，一种可扩展的、零样本对称性检测器，能够鲁棒地泛化到各种真实场景。受到基础模型成功的启发，我们的方法利用基于Transformer的架构来扩展对称性检测。我们还利用多视角扩散模型的生成先验来解决单视角对称性检测中固有的模糊性。在各种数据源上的大量评估表明，Reflect3D在单图像对称性检测方面建立了新的最先进水平。此外，我们展示了通过对称感知优化过程将检测到的对称性整合到单图像3D生成管道中的实际好处。对称性的整合显著提高了重建的3D几何体和纹理的结构精度、内聚性和视觉保真度，从而提升了3D内容创建的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从单张RGB图像中准确检测3D反射对称性的问题，并将其应用于提升单图像3D生成的质量。现有方法在处理真实场景中的复杂性和模糊性时，对称性检测的准确率较低，导致后续3D重建结果的结构不准确和视觉效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习模型学习图像中的对称性特征，并结合多视角扩散模型的生成先验来消除单视角带来的歧义性。通过将检测到的对称性信息融入到3D生成过程中，可以约束重建结果，使其更符合真实世界的对称性规律。

技术框架：Reflect3D的整体框架包含两个主要模块：对称性检测模块和对称感知3D生成模块。对称性检测模块采用Transformer架构，输入单张RGB图像，输出对称平面参数。对称感知3D生成模块则利用检测到的对称平面参数，通过优化过程约束3D几何体和纹理的生成，从而提高重建结果的质量。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了Reflect3D，一种可扩展的零样本对称性检测器，能够鲁棒地泛化到各种真实场景；2) 利用多视角扩散模型的生成先验来解决单视角对称性检测中固有的模糊性；3) 提出了对称感知优化过程，将检测到的对称性信息有效地融入到单图像3D生成管道中。

关键设计：对称性检测模块采用Transformer编码器-解码器结构，编码器提取图像特征，解码器预测对称平面参数。损失函数包括对称性分类损失和对称平面回归损失。对称感知3D生成模块通过在优化过程中引入对称性约束项，例如对称点之间的距离约束和对称平面法向量约束，来保证重建结果的对称性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Reflect3D在多个数据集上取得了SOTA的对称性检测性能，相较于现有方法，对称性检测准确率提升显著。通过将Reflect3D应用于单图像3D生成，重建的3D模型在结构精度、内聚性和视觉保真度方面均有显著提升。实验结果表明，对称性信息的有效利用能够显著改善单图像3D生成的质量。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于3D内容创作、虚拟现实、增强现实、机器人视觉等领域。例如，可以用于快速生成高质量的3D模型，辅助机器人进行物体识别和抓取，以及提升AR/VR应用的真实感和沉浸感。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能、更高效的3D内容生成和场景理解。

📄 摘要（原文）

Symmetry is a ubiquitous and fundamental property in the visual world, serving as a critical cue for perception and structure interpretation. This paper investigates the detection of 3D reflection symmetry from a single RGB image, and reveals its significant benefit on single-image 3D generation. We introduce Reflect3D, a scalable, zero-shot symmetry detector capable of robust generalization to diverse and real-world scenarios. Inspired by the success of foundation models, our method scales up symmetry detection with a transformer-based architecture. We also leverage generative priors from multi-view diffusion models to address the inherent ambiguity in single-view symmetry detection. Extensive evaluations on various data sources demonstrate that Reflect3D establishes a new state-of-the-art in single-image symmetry detection. Furthermore, we show the practical benefit of incorporating detected symmetry into single-image 3D generation pipelines through a symmetry-aware optimization process. The integration of symmetry significantly enhances the structural accuracy, cohesiveness, and visual fidelity of the reconstructed 3D geometry and textures, advancing the capabilities of 3D content creation.