GO-NeRF: Generating Objects in Neural Radiance Fields for Virtual Reality Content Creation

📄 arXiv: 2401.05750v2 📥 PDF

作者: Peng Dai, Feitong Tan, Xin Yu, Yifan Peng, Yinda Zhang, Xiaojuan Qi

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-11 (更新: 2024-09-20)

备注: 9 pages

💡 一句话要点

提出GO-NeRF以解决虚拟环境中3D对象生成与集成问题

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

关键词: 3D对象生成 虚拟现实 NeRF 场景集成 计算机视觉 深度学习 图像合成

📋 核心要点

  1. 现有方法在已建立的3D场景中直接生成高质量3D对象的能力不足，且难以实现与场景的无缝集成。
  2. 本文提出GO-NeRF，通过文本提示和用户指定区域生成3D对象，并采用组合渲染公式实现与场景的有效集成。
  3. 实验结果显示，GO-NeRF在生成与周围场景和谐的对象和合成高质量新视图图像方面优于现有方法。

📝 摘要（中文）

虚拟环境（VEs）在虚拟、增强和混合现实系统中至关重要。尽管3D生成和重建技术已有所进展，但在已建立的3D场景中直接创建3D对象以生成新虚拟环境仍是一个相对未被充分探索的领域。为此，本文提出了一种新颖的管道，称为GO-NeRF。该方法以文本提示和用户指定区域为输入，利用场景上下文生成场景中的3D对象。我们采用了一种组合渲染公式，有效地将生成的3D对象集成到场景中，并利用优化的3D感知透明度图避免对原始场景的意外修改。此外，我们开发了定制的优化目标和训练策略，以增强模型捕捉场景上下文的能力，并减轻在场景中优化3D对象时可能出现的浮动等伪影。大量实验表明，我们的方法在生成与周围场景和谐的对象和合成高质量新视图图像方面表现优越。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在已建立的3D场景中直接生成和集成高质量3D对象的挑战。现有方法在这一领域的探索相对较少，导致生成的对象与场景的融合效果不佳。

核心思路：GO-NeRF通过结合文本提示和用户指定区域，利用场景上下文生成3D对象。采用组合渲染公式，确保生成对象与原场景的无缝集成，避免对场景的意外修改。

技术框架：该方法包括输入处理模块（接收文本提示和区域），生成模块（生成3D对象），渲染模块（组合渲染），以及优化模块（优化透明度图和训练策略）。

关键创新：GO-NeRF的核心创新在于其组合渲染公式和优化的3D感知透明度图，这使得生成的3D对象能够更好地融入现有场景，克服了传统方法的局限性。

关键设计：在设计中，采用了定制的损失函数以强化场景上下文的捕捉能力，并设计了特定的训练策略以减少生成过程中的伪影，如浮动现象。通过这些设计，模型的整体性能得到了显著提升。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GO-NeRF在生成与周围场景和谐的对象方面表现优越，能够合成高质量的新视图图像。与基线方法相比，生成对象的视觉一致性和集成效果显著提升，具体性能数据未在摘要中提供。

🎯 应用场景

GO-NeRF在虚拟现实内容创作中具有广泛的应用潜力，能够为游戏开发、电影制作和虚拟展示等领域提供高质量的3D对象生成与集成解决方案。随着虚拟环境技术的发展，该方法有望推动更为沉浸和互动的用户体验。

📄 摘要（原文）

Virtual environments (VEs) are pivotal for virtual, augmented, and mixed reality systems. Despite advances in 3D generation and reconstruction, the direct creation of 3D objects within an established 3D scene (represented as NeRF) for novel VE creation remains a relatively unexplored domain. This process is complex, requiring not only the generation of high-quality 3D objects but also their seamless integration into the existing scene. To this end, we propose a novel pipeline featuring an intuitive interface, dubbed GO-NeRF. Our approach takes text prompts and user-specified regions as inputs and leverages the scene context to generate 3D objects within the scene. We employ a compositional rendering formulation that effectively integrates the generated 3D objects into the scene, utilizing optimized 3D-aware opacity maps to avoid unintended modifications to the original scene. Furthermore, we develop tailored optimization objectives and training strategies to enhance the model's ability to capture scene context and mitigate artifacts, such as floaters, that may occur while optimizing 3D objects within the scene. Extensive experiments conducted on both forward-facing and 360o scenes demonstrate the superior performance of our proposed method in generating objects that harmonize with surrounding scenes and synthesizing high-quality novel view images. We are committed to making our code publicly available.