DMV3D: Denoising Multi-View Diffusion using 3D Large Reconstruction Model

📄 arXiv: 2311.09217v1 📥 PDF

作者: Yinghao Xu, Hao Tan, Fujun Luan, Sai Bi, Peng Wang, Jiahao Li, Zifan Shi, Kalyan Sunkavalli, Gordon Wetzstein, Zexiang Xu, Kai Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-15

备注: Project Page: https://justimyhxu.github.io/projects/dmv3d/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出DMV3D以解决多视角图像去噪问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D重建 多视角图像 去噪技术 NeRF 变换器模型 图像生成 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的多视角图像去噪方法在处理噪声和生成高质量3D重建方面存在挑战，尤其是在未见物体部分的建模上。
  2. DMV3D通过结合三平面NeRF表示和变换器模型，提出了一种新的去噪和3D生成方法，能够在单个GPU上快速完成重建。
  3. 实验结果表明，DMV3D在单图像重建和文本到3D生成任务中均取得了优于现有3D扩散模型的性能，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

我们提出了DMV3D，这是一种新颖的3D生成方法，利用基于变换器的3D大规模重建模型对多视角扩散进行去噪。我们的重建模型结合了三平面NeRF表示，能够通过NeRF重建和渲染去噪噪声多视角图像，实现单阶段3D生成，单个A100 GPU上约30秒完成。DMV3D在大规模多视角图像数据集上进行训练，仅使用图像重建损失，无需访问3D资产。在单图像重建问题上，我们展示了最先进的结果，能够对未见物体部分进行概率建模，从而生成具有锐利纹理的多样化重建。此外，我们还展示了高质量的文本到3D生成结果，超越了之前的3D扩散模型。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决多视角图像去噪和3D重建中的噪声干扰问题。现有方法在处理复杂场景和未见物体部分时，往往无法生成高质量的3D重建，导致重建效果不佳。

核心思路：DMV3D的核心思路是利用变换器架构和三平面NeRF表示，进行高效的多视角图像去噪和3D生成。通过这种设计，模型能够在不依赖3D资产的情况下，仅通过图像重建损失进行训练，从而实现快速且高质量的重建。

技术框架：DMV3D的整体架构包括图像输入模块、三平面NeRF重建模块和渲染模块。首先，输入多视角图像，然后通过NeRF进行重建，最后进行渲染以生成最终的3D模型。

关键创新：DMV3D的主要创新在于其结合了变换器模型与三平面NeRF表示，能够有效处理多视角图像的去噪问题，并在生成过程中实现高质量的纹理细节。这一设计与传统方法相比，显著提升了生成效果和速度。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化图像重建效果，并通过调节网络结构中的参数来平衡重建速度与质量。此外，模型在训练过程中使用了大规模多视角图像数据集，以增强其泛化能力。

📊 实验亮点

在实验中，DMV3D在单图像重建任务中取得了最先进的结果，能够有效生成未见物体部分的多样化重建，且在文本到3D生成任务中超越了现有的3D扩散模型，展示了显著的性能提升，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

DMV3D的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括虚拟现实、游戏开发、影视特效制作等。通过高效的3D重建和去噪能力，DMV3D能够为这些领域提供更高质量的3D模型生成，提升用户体验和视觉效果。未来，该技术还可能推动更多基于图像生成的应用创新。

📄 摘要（原文）

We propose \textbf{DMV3D}, a novel 3D generation approach that uses a transformer-based 3D large reconstruction model to denoise multi-view diffusion. Our reconstruction model incorporates a triplane NeRF representation and can denoise noisy multi-view images via NeRF reconstruction and rendering, achieving single-stage 3D generation in $\sim$30s on single A100 GPU. We train \textbf{DMV3D} on large-scale multi-view image datasets of highly diverse objects using only image reconstruction losses, without accessing 3D assets. We demonstrate state-of-the-art results for the single-image reconstruction problem where probabilistic modeling of unseen object parts is required for generating diverse reconstructions with sharp textures. We also show high-quality text-to-3D generation results outperforming previous 3D diffusion models. Our project website is at: https://justimyhxu.github.io/projects/dmv3d/ .