AGG: Amortized Generative 3D Gaussians for Single Image to 3D

📄 arXiv: 2401.04099v1 📥 PDF

作者: Dejia Xu, Ye Yuan, Morteza Mardani, Sifei Liu, Jiaming Song, Zhangyang Wang, Arash Vahdat

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-08

备注: Project page: https://ir1d.github.io/AGG/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出AGG框架以解决单图像生成3D高斯模型的优化挑战

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D生成 高斯模型 图像到3D 实时渲染 计算机视觉 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的3D高斯生成方法依赖于计算密集的优化过程，效率低下且不适用于实时应用。
  2. AGG框架通过摊销生成策略，能够快速从单幅图像生成3D高斯，消除逐实例优化的需求。
  3. 实验结果显示，AGG在生成质量上与现有方法相当，同时在速度上提升了数个数量级。

📝 摘要（中文）

随着自动3D内容创作需求的增长，研究者们探索了多种3D表示方法以从单幅图像生成3D对象。基于3D高斯点云的模型因其优越的渲染效率而在3D重建和生成中表现突出。然而，现有的3D高斯生成方法通常依赖于优化过程，需进行多次计算密集的评分蒸馏步骤。为此，本文提出了一种摊销生成3D高斯框架（AGG），能够即时从单幅图像生成3D高斯，消除了逐实例优化的需求。AGG利用中间混合表示，分解了3D高斯位置和其他外观属性的生成，采用联合优化策略。此外，本文还提出了一个级联管道，首先生成3D数据的粗略表示，然后通过3D高斯超分辨率模块进行上采样。实验表明，AGG在生成能力上与现有优化基础的3D高斯框架和其他3D表示的采样管道相比，展现出竞争力，且速度提升数个数量级。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从单幅图像生成3D高斯模型时的效率低下问题。现有方法通常需要多次优化，导致计算成本高昂，难以满足实时生成的需求。

核心思路：AGG框架的核心思想是通过摊销生成策略，直接从单幅图像生成3D高斯，避免了逐实例的优化过程。通过将生成过程分解为位置和外观属性的联合优化，提升了生成效率。

技术框架：AGG的整体架构包括两个主要阶段：首先生成3D数据的粗略表示，然后通过3D高斯超分辨率模块进行细化和上采样。该框架利用中间混合表示来优化生成过程。

关键创新：AGG的主要创新在于摊销生成策略的引入，使得3D高斯的生成过程不再依赖于传统的优化步骤，从而显著提高了生成速度和效率。

关键设计：在设计上，AGG采用了特定的损失函数来平衡位置和外观属性的生成，同时在网络结构上进行了优化，以支持高效的3D高斯生成。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AGG框架在生成能力上与现有优化基础的3D高斯框架相当，同时在速度上提升了数个数量级。实验结果表明，AGG在生成质量和效率上均表现出色，具备强大的实际应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发、电影特效制作等，能够为3D内容创作提供高效的解决方案。AGG框架的实时生成能力将推动3D技术在各行业的广泛应用，提升用户体验和创作效率。

📄 摘要（原文）

Given the growing need for automatic 3D content creation pipelines, various 3D representations have been studied to generate 3D objects from a single image. Due to its superior rendering efficiency, 3D Gaussian splatting-based models have recently excelled in both 3D reconstruction and generation. 3D Gaussian splatting approaches for image to 3D generation are often optimization-based, requiring many computationally expensive score-distillation steps. To overcome these challenges, we introduce an Amortized Generative 3D Gaussian framework (AGG) that instantly produces 3D Gaussians from a single image, eliminating the need for per-instance optimization. Utilizing an intermediate hybrid representation, AGG decomposes the generation of 3D Gaussian locations and other appearance attributes for joint optimization. Moreover, we propose a cascaded pipeline that first generates a coarse representation of the 3D data and later upsamples it with a 3D Gaussian super-resolution module. Our method is evaluated against existing optimization-based 3D Gaussian frameworks and sampling-based pipelines utilizing other 3D representations, where AGG showcases competitive generation abilities both qualitatively and quantitatively while being several orders of magnitude faster. Project page: https://ir1d.github.io/AGG/