Enhancing Diffusion Models with 3D Perspective Geometry Constraints

📄 arXiv: 2312.00944v1 📥 PDF

作者: Rishi Upadhyay, Howard Zhang, Yunhao Ba, Ethan Yang, Blake Gella, Sicheng Jiang, Alex Wong, Achuta Kadambi

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-12-01

备注: Project Webpage: http://visual.ee.ucla.edu/diffusionperspective.htm/

💡 一句话要点

提出几何约束以增强扩散模型的透视准确性

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 扩散模型 几何约束 透视准确性 图像生成 深度估计 计算机视觉 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有的潜在扩散模型在生成图像时未能有效遵循线性透视原则，导致生成图像的透视准确性不足。
  2. 本文提出了一种几何约束，通过在生成模型的训练过程中引入透视准确性约束，来改善生成图像的质量。
  3. 实验结果显示，应用该约束的模型在生成图像的真实感和下游任务性能上均有显著提升，尤其在深度估计任务中表现优异。

📝 摘要（中文）

尽管透视在艺术中是一个研究广泛的话题，但在图像合成中通常被忽视。近年来的潜在扩散模型在生成图像时并未明确要求透视准确性。本文提出了一种新颖的几何约束，旨在训练生成模型时强制执行透视准确性。实验结果表明，应用该约束训练的模型输出图像更为真实，并且在下游任务中表现更佳。主观评估显示，使用该约束的潜在扩散模型生成的图像在70%的情况下优于Stable Diffusion V2模型。经过微调的单目深度估计模型在KITTI测试集上表现出显著提升，RMSE和SqRel分别提高了7.03%和19.3%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决潜在扩散模型在图像生成过程中透视准确性不足的问题。现有方法未能有效地将透视原则融入生成过程，导致生成图像的质量和真实感下降。

核心思路：论文提出了一种几何约束，强制生成模型在训练过程中遵循透视准确性。这种设计旨在提升生成图像的真实感，并改善后续任务的性能。

技术框架：整体架构包括引入几何约束的生成模型训练流程。主要模块包括数据预处理、几何约束的定义与实现、模型训练及评估。

关键创新：最重要的技术创新在于引入几何约束以增强透视准确性，这与现有方法的主要区别在于强调了透视原则在生成过程中的重要性。

关键设计：在损失函数中加入透视相关的约束项，调整网络结构以适应几何约束的实现，确保生成图像在透视方面的准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用几何约束训练的潜在扩散模型生成的图像在70%的主观评估中优于Stable Diffusion V2模型。此外，经过微调的单目深度估计模型在KITTI测试集上，RMSE和SqRel分别提高了7.03%和19.3%，展现了显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、虚拟现实和增强现实等。通过提高生成图像的透视准确性，可以在艺术创作、游戏设计和自动驾驶等多个领域实现更高的真实感和用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

While perspective is a well-studied topic in art, it is generally taken for granted in images. However, for the recent wave of high-quality image synthesis methods such as latent diffusion models, perspective accuracy is not an explicit requirement. Since these methods are capable of outputting a wide gamut of possible images, it is difficult for these synthesized images to adhere to the principles of linear perspective. We introduce a novel geometric constraint in the training process of generative models to enforce perspective accuracy. We show that outputs of models trained with this constraint both appear more realistic and improve performance of downstream models trained on generated images. Subjective human trials show that images generated with latent diffusion models trained with our constraint are preferred over images from the Stable Diffusion V2 model 70% of the time. SOTA monocular depth estimation models such as DPT and PixelFormer, fine-tuned on our images, outperform the original models trained on real images by up to 7.03% in RMSE and 19.3% in SqRel on the KITTI test set for zero-shot transfer.