ArtNVG: Content-Style Separated Artistic Neighboring-View Gaussian Stylization

📄 arXiv: 2412.18783v2 📥 PDF

作者: Zixiao Gu, Mengtian Li, Ruhua Chen, Zhongxia Ji, Sichen Guo, Zhenye Zhang, Guangnan Ye, Zuo Hu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-25 (更新: 2025-03-05)

💡 一句话要点

ArtNVG：提出内容-风格分离的艺术化邻域视图高斯风格化方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D风格化 神经渲染 高斯溅射 内容风格分离 邻域视图对齐

📋 核心要点

  1. 现有3D风格化方法难以在风格化场景中保持局部颜色和纹理的一致性，影响美学连贯性。
  2. ArtNVG通过内容-风格分离控制和基于注意力的邻域视图对齐，实现高质量且局部一致的3D风格化。
  3. 实验表明，ArtNVG在内容保持、风格对齐和局部一致性方面优于现有方法。

📝 摘要（中文）

随着电影和游戏产业对具有目标风格的3D场景的需求增长，先进的3D风格化技术的重要性日益增加。然而，现有方法通常难以在整个风格化场景中保持局部颜色和纹理的一致性，这对于维持美学连贯性至关重要。为了解决这个问题，本文介绍了一种创新的3D风格化框架ArtNVG，它通过利用参考风格图像有效地生成风格化的3D场景。ArtNVG建立在3D高斯溅射（3DGS）的基础上，实现了快速优化和渲染，同时保持了高质量的重建。我们的框架通过结合两个关键技术实现高质量的3D风格化：内容-风格分离控制和基于注意力的邻域视图对齐。内容-风格分离控制使用CSGO模型和Tile ControlNet来解耦内容和风格控制，降低信息泄露的风险。同时，基于注意力的邻域视图对齐确保了相邻视图之间局部颜色和纹理的一致性，显著提高了视觉质量。大量的实验验证了ArtNVG超越了现有方法，在内容保持、风格对齐和局部一致性方面提供了卓越的结果。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D风格化方法在生成具有特定艺术风格的3D场景时，难以保持局部颜色和纹理的一致性。这意味着在不同的视角下，同一个物体或区域的风格可能会发生变化，导致视觉上的不连贯和不自然，影响最终的视觉效果。现有方法通常缺乏对内容和风格的有效解耦，容易造成信息泄露，从而影响风格化的质量和一致性。

核心思路：ArtNVG的核心思路是将内容和风格进行分离控制，并利用邻域视图信息来增强局部一致性。通过内容-风格分离控制，可以独立地调整内容和风格，避免相互干扰。通过基于注意力的邻域视图对齐，可以确保相邻视图之间的颜色和纹理保持一致，从而提高整体的视觉质量。这种设计旨在克服现有方法在局部一致性方面的不足，并提供更灵活和可控的3D风格化过程。

技术框架：ArtNVG建立在3D高斯溅射（3DGS）的基础上，整体框架包含以下几个主要模块：1) 3DGS场景表示：使用3DGS来表示3D场景，实现快速优化和渲染。2) 内容-风格分离控制：利用CSGO模型和Tile ControlNet来解耦内容和风格控制。CSGO模型用于提取内容特征，Tile ControlNet用于控制风格迁移的过程。3) 基于注意力的邻域视图对齐：使用注意力机制来对齐相邻视图的特征，确保局部颜色和纹理的一致性。4) 渲染模块：将风格化后的3DGS场景渲染成2D图像。

关键创新：ArtNVG的关键创新在于内容-风格分离控制和基于注意力的邻域视图对齐。内容-风格分离控制通过CSGO模型和Tile ControlNet实现了对内容和风格的有效解耦，降低了信息泄露的风险。基于注意力的邻域视图对齐则通过注意力机制实现了相邻视图之间的特征对齐，从而提高了局部一致性。与现有方法相比，ArtNVG能够更好地保持内容信息，并生成更具艺术性和局部一致性的3D风格化场景。

关键设计：在内容-风格分离控制中，CSGO模型和Tile ControlNet的选择至关重要。CSGO模型需要能够有效地提取内容特征，而Tile ControlNet需要能够灵活地控制风格迁移的过程。在基于注意力的邻域视图对齐中，注意力机制的设计需要能够有效地对齐相邻视图的特征，并避免引入噪声。损失函数的设计也需要考虑到内容保持、风格对齐和局部一致性等多个方面。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有更详细的描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ArtNVG在内容保持、风格对齐和局部一致性方面均优于现有方法。具体而言，ArtNVG能够生成更具艺术性和局部一致性的3D风格化场景，同时保持较高的内容相似度。通过定量和定性分析，验证了ArtNVG的有效性和优越性。实验结果表明，ArtNVG能够显著提高3D风格化场景的视觉质量和美学价值。

🎯 应用场景

ArtNVG具有广泛的应用前景，可用于电影制作、游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域。它可以帮助艺术家和设计师快速生成具有特定艺术风格的3D场景，从而提高生产效率和创作自由度。此外，ArtNVG还可以用于3D内容的风格迁移和增强，为用户提供更丰富和个性化的体验。未来，该技术有望在数字娱乐、艺术创作和教育等领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

As demand from the film and gaming industries for 3D scenes with target styles grows, the importance of advanced 3D stylization techniques increases. However, recent methods often struggle to maintain local consistency in color and texture throughout stylized scenes, which is essential for maintaining aesthetic coherence. To solve this problem, this paper introduces ArtNVG, an innovative 3D stylization framework that efficiently generates stylized 3D scenes by leveraging reference style images. Built on 3D Gaussian Splatting (3DGS), ArtNVG achieves rapid optimization and rendering while upholding high reconstruction quality. Our framework realizes high-quality 3D stylization by incorporating two pivotal techniques: Content-Style Separated Control and Attention-based Neighboring-View Alignment. Content-Style Separated Control uses the CSGO model and the Tile ControlNet to decouple the content and style control, reducing risks of information leakage. Concurrently, Attention-based Neighboring-View Alignment ensures consistency of local colors and textures across neighboring views, significantly improving visual quality. Extensive experiments validate that ArtNVG surpasses existing methods, delivering superior results in content preservation, style alignment, and local consistency.