GenVDM: Generating Vector Displacement Maps From a Single Image

📄 arXiv: 2503.00605v2 📥 PDF

作者: Yuezhi Yang, Qimin Chen, Vladimir G. Kim, Siddhartha Chaudhuri, Qixing Huang, Zhiqin Chen

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2025-03-01 (更新: 2025-03-15)

备注: accepted to CVPR2025

💡 一句话要点

提出GenVDM，首个单图生成矢量位移图的方法，用于增强3D建模细节。

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

关键词: 矢量位移图生成 单图重建 3D建模 几何细节 多视角法线贴图

📋 核心要点

  1. 现有3D生成模型主要关注完整形状，缺乏对局部细节的精细控制，限制了3D建模的灵活性。
  2. GenVDM通过单张图像生成VDM，利用多视角法线贴图重建，实现对3D模型表面细节的精确控制。
  3. 实验结果表明，GenVDM优于现有基线方法，并提供了通过2D图像编辑定制3D细节的能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种生成矢量位移图（VDM）的首创方法。VDM是参数化的、精细的几何图章，常用于3D建模。给定单张输入图像，该方法首先生成多视角法线贴图，然后通过一种新颖的重建流程从法线重建VDM。此外，我们还提出了一种从3D对象中提取VDM的高效算法，并构建了首个学术VDM数据集。与侧重于完整形状的现有3D生成模型相比，我们专注于生成可以无缝附加到形状表面的部件。该方法为艺术家提供了对3D形状添加几何细节的丰富控制。实验表明，我们的方法优于现有基线。生成VDM还具有其他优势，例如可以使用2D图像编辑来定制和优化3D细节。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D生成模型通常生成完整的3D形状，缺乏对局部几何细节的精细控制。艺术家需要更灵活的工具来添加和定制3D模型的表面细节，例如纹理、凹凸和雕刻效果。因此，如何从单张图像中生成高质量的、可控的几何细节，并将其无缝地集成到3D模型中，是一个关键问题。

核心思路：GenVDM的核心思路是从单张图像推断出3D几何细节，并将其表示为矢量位移图（VDM）。VDM是一种参数化的几何图章，可以方便地附加到3D模型的表面。通过生成VDM，GenVDM允许艺术家以一种直观和可控的方式添加和修改3D细节。该方法利用多视角法线贴图作为中间表示，将2D图像信息转换为3D几何信息。

技术框架：GenVDM的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 多视角法线贴图生成：从单张输入图像生成多视角的法线贴图。这可以通过现有的单图到多视角方法实现。2) VDM重建：从多视角法线贴图重建VDM。该论文提出了一种新颖的重建流程，用于从法线贴图推断出VDM。3) VDM提取：提出了一种高效的算法，用于从3D对象中提取VDM，用于数据集构建和模型训练。

关键创新：GenVDM的主要创新在于：1) 它是第一个从单张图像生成VDM的方法。2) 它提出了一种新颖的VDM重建流程，可以从多视角法线贴图准确地重建VDM。3) 它构建了首个学术VDM数据集，为该领域的研究提供了基础。与现有方法相比，GenVDM专注于生成可以无缝附加到形状表面的部件，而不是完整的3D形状，从而提供了更大的灵活性和控制力。

关键设计：VDM重建流程的具体细节（未知，论文中未详细描述）。损失函数的设计（未知，论文中未详细描述）。多视角法线贴图生成器的选择和训练（未知，论文中未详细描述）。VDM数据集的构建细节，包括3D对象的选择、VDM提取算法的参数设置等（未知，论文中未详细描述）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文实验表明，GenVDM方法在生成VDM方面优于现有基线方法。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，因此无法给出具体的性能提升幅度。该方法能够生成高质量的VDM，并允许通过2D图像编辑进行定制，为3D建模提供了更大的灵活性。

🎯 应用场景

GenVDM在3D建模、游戏开发、动画制作等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助艺术家快速创建具有丰富细节的3D模型，提高建模效率和质量。通过2D图像编辑定制3D细节的能力，也为艺术家提供了更大的创作自由。未来，GenVDM可以应用于虚拟现实、增强现实等新兴领域，为用户提供更逼真的3D体验。

📄 摘要（原文）

We introduce the first method for generating Vector Displacement Maps (VDMs): parameterized, detailed geometric stamps commonly used in 3D modeling. Given a single input image, our method first generates multi-view normal maps and then reconstructs a VDM from the normals via a novel reconstruction pipeline. We also propose an efficient algorithm for extracting VDMs from 3D objects, and present the first academic VDM dataset. Compared to existing 3D generative models focusing on complete shapes, we focus on generating parts that can be seamlessly attached to shape surfaces. The method gives artists rich control over adding geometric details to a 3D shape. Experiments demonstrate that our approach outperforms existing baselines. Generating VDMs offers additional benefits, such as using 2D image editing to customize and refine 3D details.