G-Style: Stylized Gaussian Splatting
作者: Áron Samuel Kovács, Pedro Hermosilla, Renata G. Raidou
分类: cs.GR, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2024-08-28 (更新: 2024-09-05)
💡 一句话要点
G-Style：提出基于高斯溅射的风格迁移算法，提升风格化效果。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 高斯溅射 风格迁移 三维重建 新视角合成 图像风格化
📋 核心要点
- 现有高斯溅射风格迁移方法在风格化过程中固定场景几何结构，导致风格化效果不佳。
- G-Style通过预处理移除不良高斯分布，并结合多尺度风格损失和高斯分裂策略，提升风格化效果。
- 实验结果表明，G-Style在短时间内生成高质量风格化效果，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为G-Style的新算法，旨在将图像的风格迁移到使用高斯溅射表示的3D场景中。高斯溅射是一种强大的新视角合成3D表示方法，与其他基于神经辐射场的方法相比，它提供了快速的场景渲染和用户对场景的控制。虽然最近的研究表明，高斯溅射场景的风格可以通过图像样本进行修改，但由于场景几何体在风格化过程中保持不变，因此现有解决方案无法产生令人满意的结果。我们的算法旨在通过一个三步过程来解决这些限制：在预处理步骤中，我们移除具有大投影面积或高度拉长形状的不良高斯分布。随后，我们结合了精心设计的多个损失函数，以保留图像中不同尺度的风格，同时尽可能保持原始场景内容的完整性。在风格化过程中，并遵循高斯溅射的原始设计，我们通过跟踪风格化颜色的梯度来分割场景中需要额外细节的高斯分布。实验表明，G-Style可以在短短几分钟内生成高质量的风格化效果，在质量和数量上都优于现有方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于高斯溅射的风格迁移方法，在进行风格迁移时，通常会固定场景的几何结构。这导致在风格化过程中，无法根据风格图像的特征对场景的几何细节进行调整，从而限制了风格迁移的效果，难以产生令人满意的结果。现有方法的痛点在于无法同时优化几何和外观，导致风格化效果受限。
核心思路：G-Style的核心思路是在风格迁移过程中，不仅优化高斯分布的颜色等外观属性，还允许调整高斯分布的数量和形状，从而更好地适应目标风格。通过移除不良高斯分布和分裂高斯分布，可以更精细地控制场景的几何细节，从而实现更逼真的风格迁移效果。
技术框架：G-Style算法主要包含三个步骤：1) 预处理：移除场景中不理想的高斯分布，例如投影面积过大或形状过于细长的高斯分布，以减少噪声并提高后续风格迁移的效率。2) 风格化：通过结合多个精心设计的损失函数，将目标图像的风格迁移到3D场景中，同时尽可能保持原始场景的内容结构。这些损失函数旨在捕捉不同尺度的风格特征。3) 高斯分裂：在风格化过程中，根据风格化颜色的梯度，动态地分裂高斯分布，以在需要更多细节的区域增加高斯分布的数量，从而提升风格化的精细程度。
关键创新：G-Style的关键创新在于它能够在风格迁移过程中动态地调整高斯分布的数量和形状，而不仅仅是颜色等外观属性。这种动态调整使得算法能够更好地适应目标风格，从而产生更逼真的风格迁移效果。与现有方法相比，G-Style能够更好地平衡风格迁移的质量和场景内容的保持。
关键设计：G-Style的关键设计包括：1) 预处理步骤中，使用投影面积和形状作为指标来移除不良高斯分布。2) 风格化步骤中，使用多个损失函数来捕捉不同尺度的风格特征，例如内容损失、风格损失和总变分损失。3) 高斯分裂步骤中，使用风格化颜色的梯度作为分裂的依据，并在梯度较大的区域增加高斯分布的数量。具体损失函数的权重和高斯分裂的阈值等参数需要根据具体场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
G-Style在风格迁移质量上优于现有方法，能够在短时间内生成高质量的风格化结果。实验结果表明，G-Style能够有效地将图像的风格迁移到3D场景中，同时保持原始场景的内容结构。定量和定性评估均表明，G-Style在风格迁移效果上取得了显著提升。
🎯 应用场景
G-Style可应用于3D场景的艺术风格迁移，例如将照片风格迁移到3D模型，或将绘画风格应用于虚拟场景。该技术可用于游戏开发、电影制作、虚拟现实和增强现实等领域，提升视觉体验，创造更具艺术感的3D内容。未来，该技术还可能应用于3D打印和机器人视觉等领域。
📄 摘要（原文）
We introduce G-Style, a novel algorithm designed to transfer the style of an image onto a 3D scene represented using Gaussian Splatting. Gaussian Splatting is a powerful 3D representation for novel view synthesis, as -- compared to other approaches based on Neural Radiance Fields -- it provides fast scene renderings and user control over the scene. Recent pre-prints have demonstrated that the style of Gaussian Splatting scenes can be modified using an image exemplar. However, since the scene geometry remains fixed during the stylization process, current solutions fall short of producing satisfactory results. Our algorithm aims to address these limitations by following a three-step process: In a pre-processing step, we remove undesirable Gaussians with large projection areas or highly elongated shapes. Subsequently, we combine several losses carefully designed to preserve different scales of the style in the image, while maintaining as much as possible the integrity of the original scene content. During the stylization process and following the original design of Gaussian Splatting, we split Gaussians where additional detail is necessary within our scene by tracking the gradient of the stylized color. Our experiments demonstrate that G-Style generates high-quality stylizations within just a few minutes, outperforming existing methods both qualitatively and quantitatively.