Learning the 3D Fauna of the Web

📄 arXiv: 2401.02400v2 📥 PDF

作者: Zizhang Li, Dor Litvak, Ruining Li, Yunzhi Zhang, Tomas Jakab, Christian Rupprecht, Shangzhe Wu, Andrea Vedaldi, Jiajun Wu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-04 (更新: 2024-04-01)

备注: The first two authors contributed equally to this work. The last three authors contributed equally. Project page: https://kyleleey.github.io/3DFauna/

💡 一句话要点

提出3D-Fauna以解决动物三维建模数据不足问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 三维建模 动物识别 自监督学习 数据增强 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法在动物三维建模中面临训练数据稀缺的问题，尤其是对于稀有物种。
  2. 论文提出3D-Fauna，通过从2D图像中学习，结合语义知识和几何先验，自动生成基础动物形状。
  3. 实验表明，该方法在重建四足动物的3D网格方面表现优异，推理速度快，效果显著提升。

📝 摘要（中文）

学习地球上所有动物的3D模型需要大规模扩展现有解决方案。为此，我们开发了3D-Fauna，一种联合学习100多种动物的可变形3D动物模型的方法。我们通过从2D互联网图像中学习来克服训练数据有限的瓶颈。我们展示了以往特定类别的尝试在稀有物种上无法泛化。为了解决这一挑战，我们引入了语义皮肤模型库（SBSM），该库通过结合几何归纳先验和自监督特征提取器隐含捕获的语义知识，自动发现一小组基础动物形状。我们还贡献了一个新的大规模多样化动物物种数据集。在推理时，给定任何四足动物的单张图像，我们的模型能够在几秒钟内以前馈方式重建出一个关节3D网格。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决动物三维建模中训练数据不足的问题，尤其是对于稀有物种的泛化能力不足。现有方法通常依赖于特定类别的训练数据，导致无法有效处理数据稀缺的情况。

核心思路：论文的核心思路是通过从2D互联网图像中学习，结合几何归纳先验和语义知识，自动发现基础动物形状，从而实现对多种动物的联合建模。这样的设计使得模型能够在缺乏大量训练数据的情况下，依然能够有效地生成3D模型。

技术框架：整体架构包括数据收集、特征提取、基础形状发现和3D重建四个主要模块。首先，通过自监督特征提取器从2D图像中提取特征，然后利用SBSM发现基础动物形状，最后在推理阶段实现3D网格的重建。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了语义皮肤模型库（SBSM），该库通过结合几何和语义信息，自动生成基础动物形状。这一方法与以往依赖于大量标注数据的特定类别模型形成了鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了自监督学习的特征提取器，结合了多种损失函数以优化模型性能。此外，模型的网络结构经过精心设计，以确保在推理时能够快速生成高质量的3D网格。

📊 实验亮点

实验结果显示，3D-Fauna在重建四足动物的3D网格时，推理速度可达几秒钟，且在稀有物种的建模上表现优于传统方法。与基线模型相比，重建精度显著提升，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括生物多样性保护、虚拟现实、游戏开发和教育等。通过提供高质量的动物3D模型，可以帮助研究人员和开发者更好地理解和展示动物生态，促进科学教育和公众意识的提升。未来，该技术有望在更广泛的生物建模和计算机视觉任务中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Learning 3D models of all animals on the Earth requires massively scaling up existing solutions. With this ultimate goal in mind, we develop 3D-Fauna, an approach that learns a pan-category deformable 3D animal model for more than 100 animal species jointly. One crucial bottleneck of modeling animals is the limited availability of training data, which we overcome by simply learning from 2D Internet images. We show that prior category-specific attempts fail to generalize to rare species with limited training images. We address this challenge by introducing the Semantic Bank of Skinned Models (SBSM), which automatically discovers a small set of base animal shapes by combining geometric inductive priors with semantic knowledge implicitly captured by an off-the-shelf self-supervised feature extractor. To train such a model, we also contribute a new large-scale dataset of diverse animal species. At inference time, given a single image of any quadruped animal, our model reconstructs an articulated 3D mesh in a feed-forward fashion within seconds.