Enhancing Monocular 3D Scene Completion with Diffusion Model

📄 arXiv: 2503.00726v1 📥 PDF

作者: Changlin Song, Jiaqi Wang, Liyun Zhu, He Weng

分类: cs.GR, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-03-02

备注: All authors had equal contribution

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

FlashDreamer：利用扩散模型增强单目3D场景补全

🎯 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: 单目三维重建 场景补全 扩散模型 视觉-语言模型 三维高斯溅射 多视角图像生成 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 传统3D重建方法依赖多视角图像，限制了其在单视角场景下的应用，存在通用性问题。
  2. FlashDreamer利用预训练视觉-语言模型生成场景描述，引导扩散模型生成多视角图像，实现单目3D场景补全。
  3. 实验表明，该方法能有效扩展单图像输入，生成完整3D场景，提升单目3D重建能力，无需额外训练。

📝 摘要（中文）

三维场景重建对于虚拟现实、机器人和自动驾驶等应用至关重要，它使机器能够理解复杂环境并与之交互。传统的三维高斯溅射技术依赖于从多个视角捕获的图像来实现最佳性能，但这种依赖性限制了它们在只有单个图像可用的场景中的使用。本文介绍了一种名为FlashDreamer的新方法，用于从单个图像重建完整的三维场景，从而显著减少了对多视角输入的需求。我们的方法利用预训练的视觉-语言模型为场景生成描述性提示，引导扩散模型生成来自不同视角的图像，然后将这些图像融合以形成连贯的三维重建。大量实验表明，我们的方法有效地将单图像输入扩展到全面的三维场景，无需进一步训练即可扩展单目三维重建能力。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单目图像三维场景补全问题。现有方法，如基于多视角图像的三维高斯溅射，在单视角场景下表现不佳，因为缺乏足够的几何信息。因此，如何仅利用单张图像重建出完整的三维场景是一个挑战。

核心思路：FlashDreamer的核心思路是利用预训练的视觉-语言模型和扩散模型来生成多视角的图像，从而弥补单目图像的信息缺失。通过将单张图像作为输入，视觉-语言模型生成场景的描述性文本提示，然后利用这些提示引导扩散模型生成不同视角的图像。这些生成的图像随后被融合，以重建完整的三维场景。

技术框架：FlashDreamer的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 输入单张图像；2) 使用预训练的视觉-语言模型（如CLIP）生成场景描述性文本提示；3) 利用文本提示引导预训练的扩散模型（如Stable Diffusion）生成多个不同视角的图像；4) 将生成的多个视角图像融合，重建三维场景。

关键创新：FlashDreamer的关键创新在于将预训练的视觉-语言模型和扩散模型结合起来，用于单目三维场景补全。与传统方法相比，FlashDreamer不需要多视角图像作为输入，而是通过生成多视角图像来弥补信息缺失，从而实现了单目三维重建。此外，该方法无需额外的训练，可以直接利用预训练模型的强大能力。

关键设计：在FlashDreamer中，关键的设计包括：1) 使用CLIP等视觉-语言模型生成高质量的场景描述性文本提示；2) 利用Stable Diffusion等扩散模型生成逼真的多视角图像；3) 使用合适的三维重建算法（具体算法未知，论文未详细说明）将生成的图像融合，重建三维场景。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FlashDreamer通过结合视觉-语言模型和扩散模型，实现了单目图像的三维场景补全，无需额外训练。实验结果表明，该方法能够有效地将单图像输入扩展到全面的三维场景，显著提升了单目三维重建的性能。具体的性能数据和对比基线在摘要中未给出，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

FlashDreamer在虚拟现实、机器人和自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以用于从单张图像重建三维环境，从而使机器能够更好地理解和交互。例如，在机器人导航中，机器人可以利用FlashDreamer从单张摄像头图像重建周围环境，从而实现自主导航。在虚拟现实中，用户可以使用FlashDreamer从单张照片创建三维虚拟场景，从而增强沉浸感。

📄 摘要（原文）

3D scene reconstruction is essential for applications in virtual reality, robotics, and autonomous driving, enabling machines to understand and interact with complex environments. Traditional 3D Gaussian Splatting techniques rely on images captured from multiple viewpoints to achieve optimal performance, but this dependence limits their use in scenarios where only a single image is available. In this work, we introduce FlashDreamer, a novel approach for reconstructing a complete 3D scene from a single image, significantly reducing the need for multi-view inputs. Our approach leverages a pre-trained vision-language model to generate descriptive prompts for the scene, guiding a diffusion model to produce images from various perspectives, which are then fused to form a cohesive 3D reconstruction. Extensive experiments show that our method effectively and robustly expands single-image inputs into a comprehensive 3D scene, extending monocular 3D reconstruction capabilities without further training. Our code is available https://github.com/CharlieSong1999/FlashDreamer/tree/main.