Boosting3D: High-Fidelity Image-to-3D by Boosting 2D Diffusion Prior to 3D Prior with Progressive Learning

📄 arXiv: 2311.13617v1 📥 PDF

作者: Kai Yu, Jinlin Liu, Mengyang Feng, Miaomiao Cui, Xuansong Xie

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-22

备注: 8 pages, 7 figures, 1 table

💡 一句话要点

提出Boosting3D以解决单图像引导3D生成中的视图一致性问题

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

关键词: 单图像到3D生成 视图一致性 渐进训练 LoRA NeRF 几何结构建模 高保真生成

📋 核心要点

  1. 现有的单图像引导3D生成方法在视图一致性方面存在不足，难以生成合理的3D对象。
  2. 论文提出通过渐进训练策略结合LoRA和NeRF，利用更好的3D先验来解决视图一致性问题。
  3. 实验结果显示，Boosting3D在单图像到3D生成任务中表现出色，超越了现有的预训练扩散先验。

📝 摘要（中文）

我们提出了Boosting3D，这是一种多阶段的单图像到3D生成方法，能够在不同数据域中稳健地生成合理的3D对象。本研究的重点在于通过建模合理的几何结构来解决单图像引导3D生成中的视图一致性问题。为此，我们提出利用更好的3D先验来训练NeRF。具体而言，我们使用原始图像和NeRF的渲染输出为目标对象训练一个对象级LoRA。然后，我们采用渐进训练策略训练LoRA和NeRF，二者在训练过程中相互促进。经过渐进训练后，LoRA学习生成对象的3D信息，最终转化为对象级3D先验。在最后阶段，我们从训练好的NeRF中提取网格，并使用训练好的LoRA优化网格的结构和外观。实验结果证明了该方法的有效性，Boosting3D学习的对象特定3D先验超越了预训练扩散先验，并在单图像到3D生成任务中达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决单图像引导3D生成中的视图一致性问题，现有方法在生成合理的3D对象时常常面临几何结构建模不足的挑战。

核心思路：论文提出通过训练一个对象级LoRA与NeRF相结合，采用渐进训练策略，使得二者在训练过程中相互促进，从而有效建模3D几何结构。

技术框架：整体架构包括三个主要阶段：首先，使用原始图像和NeRF的渲染输出训练LoRA；其次，采用渐进训练策略共同训练LoRA和NeRF；最后，从训练好的NeRF中提取网格，并利用LoRA优化网格的结构和外观。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了对象级LoRA与NeRF的联合训练策略，使得生成的3D对象能够更好地捕捉几何信息，超越了传统的预训练扩散先验。

关键设计：在训练过程中，LoRA的参数设置和损失函数设计至关重要，确保其能够有效学习目标对象的3D信息，同时与NeRF的输出相结合以优化生成效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Boosting3D在单图像到3D生成任务中达到了最先进的性能，相较于基线方法，生成的3D对象在视图一致性和几何结构上有显著提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和工业设计等，能够为3D建模提供高效且高保真的解决方案。未来，Boosting3D可能推动更多基于单图像的3D生成技术的发展，提升相关领域的生产效率和创作自由度。

📄 摘要（原文）

We present Boosting3D, a multi-stage single image-to-3D generation method that can robustly generate reasonable 3D objects in different data domains. The point of this work is to solve the view consistency problem in single image-guided 3D generation by modeling a reasonable geometric structure. For this purpose, we propose to utilize better 3D prior to training the NeRF. More specifically, we train an object-level LoRA for the target object using original image and the rendering output of NeRF. And then we train the LoRA and NeRF using a progressive training strategy. The LoRA and NeRF will boost each other while training. After the progressive training, the LoRA learns the 3D information of the generated object and eventually turns to an object-level 3D prior. In the final stage, we extract the mesh from the trained NeRF and use the trained LoRA to optimize the structure and appearance of the mesh. The experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method. Boosting3D learns object-specific 3D prior which is beyond the ability of pre-trained diffusion priors and achieves state-of-the-art performance in the single image-to-3d generation task.