3D-Adapter：用於高品質 3D 生成，具備幾何一致性的多視角擴散模型

核心概念

本文提出了一種名為 3D-Adapter 的新型插件模組，旨在增強現有多視角擴散模型的 3D 幾何一致性，從而彌合高品質 2D 和 3D 內容創作之間的差距。

摘要

書目資訊

Chen, H., Shen, B., Liu, Y., Shi, R., Zhou, L., Lin, C. Z., ... & Guibas, L. (2024). 3D-Adapter: Geometry-Consistent Multi-View Diffusion for High-Quality 3D Generation. arXiv preprint arXiv:2410.18974.

研究目標

本研究旨在解決現有多視角擴散模型在生成 3D 內容時，缺乏局部幾何一致性的問題，並提升生成 3D 模型的品質。

方法

研究提出了一種名為 3D-Adapter 的插件模組，該模組可以整合到預先訓練好的圖像擴散模型中。3D-Adapter 的核心概念是 3D 回饋增強，它會在每個去噪步驟中，將中間多視角特徵解碼為一致的 3D 表示，然後重新編碼渲染的 RGBD 視圖，並通過特徵添加來增強預先訓練好的基礎模型。

本研究提出了兩種 3D-Adapter 變體：

1. 基於高斯樣條函數的快速前饋版本：利用預先訓練好的多視角擴散模型的 U-Net 和 VAE 解碼中間去噪圖像，然後將其輸入到高斯重建模型 (GRM) 中以獲得 3D 高斯樣條函數 (3DGS)。隨後，使用微調的 U-Net 編碼器 (ControlNet) 重新編碼渲染的 RGBD 圖像，並將特徵融合回原始 U-Net 解碼器，以產生一致的去噪輸出。
2. 使用 3D 優化和預先訓練好的 ControlNet 的靈活免訓練版本：通過優化 Instant-NGP 神經輻射場 (NeRF) 和 DMTet 網格來聚合多個獨立視圖的中間圖像，從而實現高度靈活的相機佈局選擇。對於具有現成 ControlNet 的流行基礎模型（例如 Stable Diffusion），可以使用“tile”和深度 ControlNet 的組合對渲染的 RGBD 圖像進行重新編碼，從而無需進一步微調。

主要發現

• 3D-Adapter 能夠顯著增強現有多視角擴散模型的 3D 幾何一致性，生成更逼真、細節更豐富的 3D 模型。
• 基於高斯樣條函數的快速 3D-Adapter 能夠有效提升 Instant3D 和 Zero123++ 等模型的生成品質。
• 使用 3D 優化和預先訓練好的 ControlNet 的靈活免訓練 3D-Adapter 適用於更廣泛的基礎模型和任務，例如文字到 3D、圖像到 3D、文字到紋理和文字到虛擬角色生成。

主要結論

3D-Adapter 是一種有效且通用的解決方案，可以解決現有多視角擴散模型在生成 3D 內容時面臨的挑戰。它為高品質 3D 內容創作提供了新的可能性，並為未來的研究開闢了新的方向。

意義

本研究提出的 3D-Adapter 有助於推動 3D 生成技術的發展，並促進其在遊戲、虛擬實境、增强現實等領域的應用。

局限性和未來研究方向

• 3D-Adapter 引入了大量的計算開銷，主要是由於在 3D 重建之前需要進行 VAE 解碼。
• 微調的 ControlNet 容易過度擬合微調數據，這可能會限制其泛化能力。
• 未來研究可以集中於開發更高效、易於微調的 3D-Adapter 網絡。

統計資料

使用 EDM Euler ancestral solver，30 個去噪步驟，平均潛在初始化，每個步驟的推理時間約為 0.7 秒。
使用 4 個 A6000 GPU，總批量大小為 16 個對象，訓練 3D-Adapter。
在第一階段，使用 5 × 10^-6 的小學習率對 GRM 進行微調，迭代次數為 2k（Instant3D）或 4k（Zero123++）。
在第二階段，使用 1 × 10^-5 的學習率對 ControlNet 進行微調，迭代次數為 5k。
使用 Objaverse 高品質子集中的 47k（Instant3D）或 80k（Zero123++）個對象渲染作為訓練數據。
在文字到紋理生成中，使用 32 個環繞視圖，並在去噪過程中逐漸減少到 7 個視圖。
在文字到虛擬角色生成中，使用 32 個全身視圖和 32 個上半身視圖進行去噪，並在去噪過程中減少到 12 個視圖。

引述

"To overcome the limitations of I/O sync, we propose a novel approach termed 3D feedback augmentation, which attaches a 3D-aware parallel branch to the base model, while preserving the original network topology and avoiding score averaging."
"Essentially, this branch decodes intermediate features from the base model to reconstruct an intermediate 3D representation, which is then rendered, encoded, and fed back into the base model through feature addition, thus augmenting 3D awareness."
"Our extensive experiments demonstrate that 3D-Adapter not only greatly enhances the geometry quality of text-to-multi-view models such as Instant3D and Zero123++, but also enables high-quality 3D generation using the plain text-to-image Stable Diffusion."

從以下內容提煉的關鍵洞見

3D-Adapter: Geometry-Consistent Multi-View Diffusion for High-Quality 3D Generation

by Hansheng Che... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18974.pdf

深入探究

3D-Adapter 如何應用於更複雜的 3D 場景生成，例如包含多個對象和背景的場景？

目前 3D-Adapter 主要應用於單一物件的 3D 生成。若要將其應用於包含多個物件和背景的複雜場景，需要克服以下挑戰：

物件分割和識別： 需要將場景中的不同物件和背景分割開來，以便分別進行 3D 重建。這可以透過結合物件偵測、語意分割等技術來實現。
物件關係建模： 除了單獨重建每個物件外，還需要建立物件之間的空间關係，例如相對位置、遮擋關係等。這可以透過圖神經網路、場景圖等技術來學習和表示。
場景一致性： 需要確保場景中所有物件和背景的幾何和紋理一致性，避免出現漂浮、穿透等不自然現象。這可以透過聯合優化所有物件和背景的 3D 表徵來實現。
計算效率： 複雜場景的 3D 生成需要處理大量的資料和計算，如何提高計算效率是一個重要問題。可以考慮使用更高效的 3D 表徵、渲染方法和優化算法。

以下是一些可能的解決方案：

基於區域的 3D-Adapter： 將場景分割成多個區域，每個區域包含一個或多個物件，然後分別使用 3D-Adapter 生成每個區域的 3D 表徵，最後再將所有區域的結果合併起來。
基於物件的 3D-Adapter： 先使用物件偵測模型識別場景中的物件，然後分別使用 3D-Adapter 生成每個物件的 3D 表徵，最後再將所有物件放置到場景中。
基於 NeRF 的 3D 場景生成： 使用 NeRF 等技術來表示整個場景，並透過優化 NeRF 的參數來生成多視角一致的 3D 場景。
總之，將 3D-Adapter 應用於複雜場景生成是一個具有挑戰性的研究方向，需要結合多種技術才能實現。

如果輸入的多視角圖像存在較大差異或噪聲，3D-Adapter 的性能會受到什麼影響？如何提高其魯棒性？

如果輸入的多視角圖像存在較大差異或噪聲，3D-Adapter 的性能會受到以下影響：

幾何重建不準確： 3D-Adapter 中的 3D 重建模組依賴於多視角圖像的一致性，如果輸入圖像存在較大差異，會導致重建的 3D 模型出現扭曲、變形等問題。
紋理生成不清晰： 噪聲會影響紋理生成的品質，導致生成的紋理模糊、不自然。
為了提高 3D-Adapter 在處理差異較大或帶噪聲的多視角圖像時的魯棒性，可以考慮以下方法：

預處理輸入圖像： 在將多視角圖像輸入 3D-Adapter 之前，可以先進行一些預處理操作，例如：

多視角對齊： 使用圖像配準技術對齊不同視角的圖像，減少視差。
噪聲去除： 使用圖像去噪算法去除圖像中的噪聲。

改進 3D 重建模組： 可以使用更魯棒的 3D 重建算法，例如：

基於深度學習的重建方法： 使用深度學習模型來學習多視角圖像到 3D 模型的映射關係，例如 MVSNet、NeuralRecon 等。
基於優化的重建方法： 使用優化算法來迭代地優化 3D 模型的形狀和姿態，例如 Bundle Adjustment、Structure from Motion 等。

使用更強的正則化： 在訓練 3D-Adapter 時，可以使用更強的正則化技術來約束模型的參數，提高模型的泛化能力，例如：

權重衰減： 防止模型過擬合訓練數據。
Dropout： 增加模型的魯棒性。

多階段訓練策略： 可以先使用品質較高的數據訓練 3D-Adapter，然後再使用品質較低的數據進行微調，提高模型對噪聲的容忍度。
總之，提高 3D-Adapter 的魯棒性需要從數據預處理、模型設計、訓練策略等多個方面入手，才能使其更好地應對真實世界中複雜多變的數據。

3D 生成技術的發展將如何影響藝術創作和設計領域？藝術家和設計師將如何利用這些技術進行創作？

3D 生成技術的發展為藝術創作和設計領域帶來了革命性的影響，賦予藝術家和設計師前所未有的創作自由和效率。以下是一些具體的影響和應用：
1. 降低創作門檻，激發創意潛力： 傳統 3D 建模需要专业的软件和技能，而 3D 生成技術可以讓藝術家和設計師无需掌握复杂的建模技巧，就能轻松创建高质量的 3D 模型和场景。例如，使用文字描述或草圖就能生成 3D 模型，大大降低了創作門檻，讓更多人可以參與到 3D 創作中來，激發出更多元的創意。
2. 提高創作效率，加速迭代過程： 3D 生成技術可以自動化許多繁瑣的建模步驟，例如拓撲結構创建、細節雕刻等，讓藝術家和設計師可以更专注于创意表达和艺术风格的探索。同時，3D 生成技術可以快速生成多種設計方案，方便藝術家和設計師进行比较和选择，大大提高了创作效率，加速了迭代過程。
3. 拓展創作空間，探索全新藝術形式： 3D 生成技術可以生成傳統方法难以实现的复杂几何形状、有機形態和抽象概念，為藝術家和設計師提供了更广阔的创作空间，可以探索全新的藝術形式和表現手法。例如，使用 3D 生成技術可以創作出融合虛擬與現實、互動性強的藝術裝置，帶來全新的觀賞體驗。
藝術家和設計師可以利用 3D 生成技術進行以下創作：

概念設計： 快速生成產品、建築、角色等概念設計草圖，並進行快速迭代和優化。
遊戲和動畫製作： 自動生成遊戲場景、角色模型、動畫特效等，提高製作效率。
虛擬現實和增强现实： 創建逼真的虛擬環境和角色，增強沉浸式體驗。
雕塑和裝置藝術： 生成複雜的雕塑模型，並使用 3D 打印技術將其製作出來。
建築設計： 快速生成建築方案，並進行結構分析和模擬。
總之，3D 生成技術正在深刻地改變著藝術創作和設計領域，為藝術家和設計師提供了強大的創作工具，將推動藝術和設計走向更加多元化、個性化和智能化的未來。