Keskeiset käsitteet
任意の3Dシーンに任意のスタイルを転送し、1つのスタイライズされたモデルで任意の3Dシーンをスタイリングする方法を提案します。
Tiivistelmä
概要
3Dシーンスタイリングは視覚とグラフィックスにおける重要な編集作業です。
既存の手法は新しいシーンに適用する際に再トレーニングが必要ですが、提案手法はその必要がありません。
導入
3Dシーンスタイリングは画像/ビデオスタイル化手法を単純に適用することでは不十分であることが示唆されています。
NeRF(ニューラル放射場)
NeRFは優れた性能でジオメトリと外観を再構築します。
Prompt-based Neural Style Mapping(PNeSM)
外観とジオメトリを完全に分離するためのUVマッピングや外観マッピングなどが含まれます。
実験結果
提案手法は高品質な3Dシーンスタイリングを実現し、新しいスタイルや新しいシーンへも一般化可能です。
Tilastot
著者:Jiafu Chen, Wei Xing, Jiakai Sun, Tianyi Chu, Yiling Huang, Boyan Ji, Lei Zhao, Huaizhong Lin, Haibo Chen, Zhizhong Wang
所属:Zhejiang University、Nanjing University of Science and Technology
抽象:3Dシーンの外観変換と一貫性維持
Lainaukset
"Several existing methods have obtained impressive results in stylizing 3D scenes."
"Our proposed framework is superior to SOTA methods in both visual quality and generalization."