PanoDreamer: Optimization-Based Single Image to 360 3D Scene With Diffusion

📄 arXiv: 2412.04827v2 📥 PDF

作者: Avinash Paliwal, Xilong Zhou, Andrii Tsarov, Nima Khademi Kalantari

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-12-06 (更新: 2025-03-11)

备注: Project page: https://people.engr.tamu.edu/nimak/Papers/PanoDreamer, Code: https://github.com/avinashpaliwal/PanoDreamer

💡 一句话要点

PanoDreamer：基于扩散模型的单图到360°三维场景优化方法

🎯 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: 360°场景重建 单图重建 扩散模型 全景图生成 深度估计

📋 核心要点

  1. 现有单图到360°三维场景重建方法通常采用序列生成，存在一致性问题，难以保证整体场景的连贯性。
  2. PanoDreamer将问题转化为单图全景图和深度估计的联合优化，通过交替最小化策略提升场景一致性。
  3. 实验结果表明，PanoDreamer在360°三维场景重建的一致性和整体质量上优于现有技术，效果显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为PanoDreamer的新方法，用于从单张输入图像生成连贯的360°三维场景。与现有方法按顺序生成场景不同，我们将问题定义为单图像全景图和深度估计。一旦获得连贯的全景图像及其对应的深度信息，就可以通过修复小的遮挡区域并将其投影到三维空间来重建场景。我们的主要贡献是将单图像全景图和深度估计构建为两个优化任务，并引入交替最小化策略来有效地解决它们的目标。实验表明，在单图像360°三维场景重建方面，我们的方法在一致性和整体质量上优于现有技术。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法通常采用序列化的方式生成360°三维场景，这容易导致场景不一致，尤其是在图像边缘区域。此外，深度估计的准确性也直接影响重建质量。因此，如何从单张图像中生成一致且高质量的360°三维场景是一个挑战。

核心思路：PanoDreamer的核心思路是将单图像到360°三维场景的重建问题分解为两个相互关联的子问题：全景图生成和深度估计。通过联合优化这两个子问题，可以保证生成场景的一致性。此外，利用扩散模型强大的生成能力，可以有效填充图像中的缺失区域，提高重建质量。

技术框架：PanoDreamer的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 输入单张图像；2) 使用扩散模型生成初始全景图和深度图；3) 通过交替最小化策略，迭代优化全景图和深度图，以提高一致性；4) 对全景图进行修复，填充遮挡区域；5) 将全景图和深度图投影到三维空间，重建360°三维场景。

关键创新：PanoDreamer的关键创新在于将单图像全景图和深度估计构建为两个优化任务，并引入交替最小化策略来有效地解决它们的目标。这种方法避免了序列生成带来的不一致性问题，并能够充分利用图像中的信息。此外，利用扩散模型进行图像生成和修复，提高了重建质量。

关键设计：PanoDreamer使用预训练的扩散模型作为先验知识，指导全景图和深度图的生成。交替最小化策略通过定义合适的损失函数，约束全景图和深度图的一致性。损失函数包括图像重建损失、深度一致性损失和全景一致性损失。具体的网络结构和参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PanoDreamer在单图像360°三维场景重建方面取得了显著的成果。实验结果表明，PanoDreamer在一致性和整体质量上优于现有技术。具体的性能数据和提升幅度未知，但摘要强调了其优越性。

🎯 应用场景

PanoDreamer在虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于快速生成逼真的360°三维场景，为用户提供沉浸式的体验。此外，该技术还可以应用于室内设计、城市规划等领域，帮助人们更好地理解和可视化空间。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present PanoDreamer, a novel method for producing a coherent 360° 3D scene from a single input image. Unlike existing methods that generate the scene sequentially, we frame the problem as single-image panorama and depth estimation. Once the coherent panoramic image and its corresponding depth are obtained, the scene can be reconstructed by inpainting the small occluded regions and projecting them into 3D space. Our key contribution is formulating single-image panorama and depth estimation as two optimization tasks and introducing alternating minimization strategies to effectively solve their objectives. We demonstrate that our approach outperforms existing techniques in single-image 360° 3D scene reconstruction in terms of consistency and overall quality.