PanoDreamer: Consistent Text to 360-Degree Scene Generation

📄 arXiv: 2504.05152v1 📥 PDF

作者: Zhexiao Xiong, Zhang Chen, Zhong Li, Yi Xu, Nathan Jacobs

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-07

备注: Accepted by CVPR 2025 Workshop on Computer Vision for Metaverse

💡 一句话要点

PanoDreamer：提出一致性文本驱动的360度全景场景生成方法

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

关键词: 3D场景生成 全景场景 文本驱动生成 图像驱动生成 3D高斯溅射 大型语言模型 几何一致性

📋 核心要点

  1. 现有方法在文本或图像驱动的3D场景生成中，存在纹理质量低、3D结构不一致等问题，尤其是在视野范围外推断时。
  2. PanoDreamer的核心思想是利用大型语言模型和warp-refine流程，先生成全景图，再提升到3D点云，最后细化点云并生成高质量3D场景。
  3. 实验结果表明，PanoDreamer能够生成高质量、几何一致的3D场景，验证了该方法在3D场景生成方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出PanoDreamer，一个用于生成一致性3D场景的新框架，它能够灵活地接受文本和图像控制。自动地从文本描述、参考图像或两者生成完整的3D场景在虚拟现实和游戏等领域具有重要的应用。然而，目前的方法通常会生成低质量的纹理和不一致的3D结构，尤其是在参考图像的视野范围之外进行推断时。为了解决这些挑战，PanoDreamer采用大型语言模型和一个warp-refine流程，首先生成一组初始图像，然后将它们合成为360度全景图。接着，将全景图提升到3D空间，形成初始点云。然后，使用多种方法从不同的视角生成与初始点云一致的附加图像，并扩展/细化初始点云。最后，利用3D高斯溅射从生成的图像集合中创建最终的3D场景，并可以从不同的视角进行渲染。实验结果表明，PanoDreamer在生成高质量、几何一致的3D场景方面非常有效。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在从文本或图像生成3D场景时，尤其是在需要生成360度全景场景时，面临着纹理质量差、几何结构不一致的问题。这些方法难以保证生成场景的全局一致性，并且在参考图像视野范围之外的区域表现更差。

核心思路：PanoDreamer的核心思路是分阶段生成3D场景，首先生成一个初始的全景图，然后将其提升到3D空间，形成一个初始的点云。接着，通过从不同视角生成与初始点云一致的附加图像来细化点云，最终利用3D高斯溅射生成高质量的3D场景。这种分阶段的方法有助于保持场景的全局一致性。

技术框架：PanoDreamer的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 使用大型语言模型生成初始图像；2) 将这些图像合成为360度全景图；3) 将全景图提升到3D空间，形成初始点云；4) 从不同视角生成与初始点云一致的附加图像，并扩展/细化初始点云；5) 利用3D高斯溅射从生成的图像集合中创建最终的3D场景。

关键创新：PanoDreamer的关键创新在于其warp-refine流程，该流程通过从不同视角生成与初始点云一致的附加图像来细化点云。这种方法能够有效地提高生成场景的几何一致性，并改善纹理质量。此外，使用3D高斯溅射作为最终的渲染方法也有助于生成高质量的3D场景。

关键设计：PanoDreamer使用了大型语言模型来生成初始图像，具体使用的模型类型未知。在warp-refine流程中，如何保证附加图像与初始点云的一致性，以及如何有效地扩展和细化点云是关键的设计细节，但论文摘要中没有详细说明。3D高斯溅射的具体参数设置也未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PanoDreamer通过实验验证了其在生成高质量、几何一致的3D场景方面的有效性。虽然摘要中没有提供具体的性能数据或对比基线，但强调了该方法能够显著改善现有方法在纹理质量和几何一致性方面的不足。未来的研究可以进一步量化PanoDreamer的性能提升，并与其他先进的3D场景生成方法进行比较。

🎯 应用场景

PanoDreamer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。它可以用于快速生成逼真的3D场景，从而降低内容创作的成本，并为用户提供更加沉浸式的体验。此外，该技术还可以用于训练机器人，使其能够在虚拟环境中学习和探索。

📄 摘要（原文）

Automatically generating a complete 3D scene from a text description, a reference image, or both has significant applications in fields like virtual reality and gaming. However, current methods often generate low-quality textures and inconsistent 3D structures. This is especially true when extrapolating significantly beyond the field of view of the reference image. To address these challenges, we propose PanoDreamer, a novel framework for consistent, 3D scene generation with flexible text and image control. Our approach employs a large language model and a warp-refine pipeline, first generating an initial set of images and then compositing them into a 360-degree panorama. This panorama is then lifted into 3D to form an initial point cloud. We then use several approaches to generate additional images, from different viewpoints, that are consistent with the initial point cloud and expand/refine the initial point cloud. Given the resulting set of images, we utilize 3D Gaussian Splatting to create the final 3D scene, which can then be rendered from different viewpoints. Experiments demonstrate the effectiveness of PanoDreamer in generating high-quality, geometrically consistent 3D scenes.