StyleGaussian: Instant 3D Style Transfer with Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2403.07807v1 📥 PDF

作者: Kunhao Liu, Fangneng Zhan, Muyu Xu, Christian Theobalt, Ling Shao, Shijian Lu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-12

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出StyleGaussian以实现即时3D风格迁移

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

关键词: 3D风格迁移 高斯点云 实时渲染 多视角一致性 卷积神经网络

📋 核心要点

  1. 现有的3D风格迁移方法在实时性和多视角一致性方面存在不足，难以满足实际应用需求。
  2. StyleGaussian通过3D高斯点云技术，实现了快速且高质量的风格迁移，采用嵌入、转移和解码三步走的策略。
  3. 实验结果显示，StyleGaussian在风格化质量上优于现有方法，同时保持了每秒10帧的实时渲染能力。

📝 摘要（中文）

我们提出了StyleGaussian，这是一种新颖的3D风格迁移技术，能够以每秒10帧的速度即时将任意图像的风格转移到3D场景中。通过利用3D高斯点云（3DGS），StyleGaussian在保持实时渲染能力和多视角一致性的同时，实现了风格迁移。该方法分为三个步骤：嵌入、转移和解码。首先，将2D VGG场景特征嵌入到重建的3D高斯中。接着，根据参考风格图像转换嵌入特征。最后，将转换后的特征解码为风格化的RGB图像。StyleGaussian的两个创新设计包括高效的特征渲染策略和基于K近邻的3D卷积神经网络（CNN），后者消除了妨碍严格多视角一致性的2D CNN操作。大量实验表明，StyleGaussian在保持实时渲染和严格多视角一致性的同时，实现了优越的风格化质量。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有3D风格迁移方法在实时性和多视角一致性方面的不足，尤其是在高维特征渲染时的内存消耗问题。

核心思路：论文提出通过3D高斯点云技术，结合高效的特征渲染策略和K近邻3D CNN，来实现即时的3D风格迁移，确保风格化效果与多视角一致性。

技术框架：整体流程分为三个主要阶段：首先是将2D VGG特征嵌入到3D高斯中；其次是根据参考风格图像对嵌入特征进行转换；最后是通过解码模块将转换后的特征生成风格化的RGB图像。

关键创新：最重要的创新在于高效的特征渲染策略，先渲染低维特征再映射到高维特征，从而显著降低内存消耗，并使得3DGS能够处理高维特征。

关键设计：在设计中，采用了K近邻的3D CNN作为解码器，避免了传统2D CNN操作带来的多视角一致性问题，同时在特征嵌入和转换过程中进行了优化，以提高整体效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，StyleGaussian在风格化质量上优于现有方法，能够在每秒10帧的速度下实现即时3D风格迁移，且保持严格的多视角一致性，展示了显著的性能提升。

🎯 应用场景

StyleGaussian的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和电影制作等，能够为用户提供更为丰富的视觉体验。其即时风格迁移能力使得艺术创作和场景设计变得更加灵活和高效，未来可能在实时渲染和交互式应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We introduce StyleGaussian, a novel 3D style transfer technique that allows instant transfer of any image's style to a 3D scene at 10 frames per second (fps). Leveraging 3D Gaussian Splatting (3DGS), StyleGaussian achieves style transfer without compromising its real-time rendering ability and multi-view consistency. It achieves instant style transfer with three steps: embedding, transfer, and decoding. Initially, 2D VGG scene features are embedded into reconstructed 3D Gaussians. Next, the embedded features are transformed according to a reference style image. Finally, the transformed features are decoded into the stylized RGB. StyleGaussian has two novel designs. The first is an efficient feature rendering strategy that first renders low-dimensional features and then maps them into high-dimensional features while embedding VGG features. It cuts the memory consumption significantly and enables 3DGS to render the high-dimensional memory-intensive features. The second is a K-nearest-neighbor-based 3D CNN. Working as the decoder for the stylized features, it eliminates the 2D CNN operations that compromise strict multi-view consistency. Extensive experiments show that StyleGaussian achieves instant 3D stylization with superior stylization quality while preserving real-time rendering and strict multi-view consistency. Project page: https://kunhao-liu.github.io/StyleGaussian/