Gaussians-to-Life: Text-Driven Animation of 3D Gaussian Splatting Scenes

📄 arXiv: 2411.19233v2 📥 PDF

作者: Thomas Wimmer, Michael Oechsle, Michael Niemeyer, Federico Tombari

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-28 (更新: 2025-03-07)

备注: Project website at https://wimmerth.github.io/gaussians2life.html. Accepted to 3DV 2025

💡 一句话要点

Gaussians2Life：提出一种文本驱动的3D高斯溅射场景动画方法。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 3D场景动画 高斯溅射 视频扩散模型 新视角合成 多视角一致性

📋 核心要点

  1. 现有新视角合成方法重建的3D场景缺乏生动性，难以提供引人入胜的3D体验。
  2. Gaussians2Life利用视频扩散模型生成动画，并结合技术将2D视频提升为3D运动，从而实现3D场景动画。
  3. 该方法能够对复杂的、预先存在的3D场景进行逼真的动画处理，并支持多种对象类别的动画。

📝 摘要（中文）

目前先进的新视角合成方法在静态3D场景的多视角捕捉方面取得了显著成果。然而，重建的场景仍然缺乏“生动性”，这是创建引人入胜的3D体验的关键组成部分。最近，新型视频扩散模型能够生成具有复杂运动的逼真视频，并实现2D图像的动画，但由于缺乏多视角一致性，它们无法直接用于3D场景的动画。为了给静态世界注入活力，我们提出Gaussians2Life，这是一种用于动画高斯溅射表示中高质量3D场景部分区域的方法。我们的核心思想是利用强大的视频扩散模型作为我们模型的生成组件，并将这些模型与一种鲁棒的技术相结合，将2D视频提升为有意义的3D运动。我们发现，与之前的工作相比，这能够对复杂的、预先存在的3D场景进行逼真的动画处理，并进一步实现对各种对象类别的动画处理，而相关工作主要集中于基于先验的角色动画或单个3D对象。我们的模型能够为任意场景创建一致的、沉浸式的3D体验。

🔬 方法详解

问题定义：现有新视角合成方法虽然能重建高质量的3D场景，但场景是静态的，缺乏动态效果，难以提供沉浸式体验。直接将2D视频动画方法应用于3D场景会产生多视角不一致的问题。

核心思路：利用强大的视频扩散模型生成逼真的视频动画，并将其与3D场景表示（高斯溅射）相结合。通过某种方式将2D视频中的运动信息转化为3D场景中高斯粒子的运动，从而实现3D场景的动画。核心在于如何保证动画的多视角一致性。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1）使用高斯溅射表示重建静态3D场景；2）利用视频扩散模型生成目标区域的2D动画视频；3）将2D动画视频中的运动信息转化为3D高斯粒子的运动，实现3D场景的动画；4）渲染生成动画后的3D场景视频。

关键创新：该方法的核心创新在于将2D视频扩散模型与3D高斯溅射表示相结合，实现对任意3D场景的动画。与以往主要集中于角色动画或单个3D对象动画的工作不同，该方法能够处理更广泛的场景和对象类别。

关键设计：具体的技术细节（如如何将2D运动信息转化为3D高斯粒子的运动，以及如何保证多视角一致性）在摘要中没有详细说明，属于未知内容。损失函数和网络结构等细节也未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文提出的Gaussians2Life方法能够对复杂的、预先存在的3D场景进行逼真的动画处理，并支持多种对象类别的动画。与以往主要集中于角色动画或单个3D对象动画的工作相比，该方法具有更广泛的适用性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有给出，属于未知内容。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、电影制作等领域。例如，可以将静态的3D扫描场景转化为生动的、可交互的虚拟环境，为用户提供更具沉浸感的体验。未来，该技术有望进一步发展，实现更复杂、更自然的3D场景动画。

📄 摘要（原文）

State-of-the-art novel view synthesis methods achieve impressive results for multi-view captures of static 3D scenes. However, the reconstructed scenes still lack "liveliness," a key component for creating engaging 3D experiences. Recently, novel video diffusion models generate realistic videos with complex motion and enable animations of 2D images, however they cannot naively be used to animate 3D scenes as they lack multi-view consistency. To breathe life into the static world, we propose Gaussians2Life, a method for animating parts of high-quality 3D scenes in a Gaussian Splatting representation. Our key idea is to leverage powerful video diffusion models as the generative component of our model and to combine these with a robust technique to lift 2D videos into meaningful 3D motion. We find that, in contrast to prior work, this enables realistic animations of complex, pre-existing 3D scenes and further enables the animation of a large variety of object classes, while related work is mostly focused on prior-based character animation, or single 3D objects. Our model enables the creation of consistent, immersive 3D experiences for arbitrary scenes.