LN3DIFF++: Scalable Latent Neural Fields Diffusion for Speedy 3D Generation

📄 arXiv: 2403.12019v3 📥 PDF

作者: Yushi Lan, Fangzhou Hong, Shangchen Zhou, Shuai Yang, Xuyi Meng, Yongwei Chen, Zhaoyang Lyu, Bo Dai, Xingang Pan, Chen Change Loy

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-18 (更新: 2025-12-19)

备注: TPAMI 2025 version of LN3Diff. Project webpage: https://nirvanalan.github.io/projects/ln3diff/ Code: https://github.com/NIRVANALAN/LN3Diff

期刊: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2025

DOI: 10.1109/TPAMI.2025.3633073

💡 一句话要点

提出LN3Diff++以解决统一3D扩散生成问题

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

关键词: 3D生成 神经渲染 扩散模型 变分自编码器 计算机视觉 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的3D生成方法缺乏统一的扩散管道，导致生成速度和质量的不足。
  2. LN3Diff++通过3D感知架构和变分自编码器将输入图像编码为3D潜在空间，进而实现高效的3D生成。
  3. 在ShapeNet上，LN3Diff++在3D生成和单目3D重建任务中表现优越，推理速度显著提升。

📝 摘要（中文）

神经渲染领域随着生成模型和可微渲染技术的进步取得了显著进展。尽管2D扩散方法已取得成功，但统一的3D扩散管道仍未解决。本文提出了一种新框架LN3Diff++，旨在填补这一空白，实现快速、高质量和通用的条件3D生成。我们的方法利用3D感知架构和变分自编码器（VAE）将输入图像编码为结构化、紧凑的3D潜在空间。通过在这一3D感知潜在空间上训练扩散模型，我们的方法在ShapeNet上实现了3D生成的最先进性能，并在单目3D重建和各种数据集上的条件3D生成中表现优越。此外，它在推理速度上超过现有的3D扩散方法，无需每个实例的优化。LN3Diff++在3D生成建模方面具有重要进展，并在3D视觉和图形任务的各种应用中展现出潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的3D生成方法在速度和质量上存在不足，缺乏统一的扩散生成管道，限制了其应用场景。

核心思路：LN3Diff++通过结合3D感知架构和变分自编码器（VAE），将输入图像编码为结构化的3D潜在空间，从而实现快速且高质量的3D生成。

技术框架：该方法的整体架构包括三个主要模块：首先是输入图像的编码模块，使用VAE将图像转换为3D潜在表示；其次是扩散模型的训练模块，基于3D潜在空间进行训练；最后是解码模块，利用基于变换器的解码器将潜在表示解码为高容量的3D神经场。

关键创新：LN3Diff++的核心创新在于其3D感知潜在空间的构建和基于扩散模型的训练方式，这与传统的2D扩散方法有本质区别，能够更好地捕捉3D结构信息。

关键设计：在设计中，采用了变分自编码器来进行潜在空间的编码，损失函数则结合了重建损失和扩散损失，以确保生成的3D模型既真实又具有高质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ShapeNet数据集上，LN3Diff++在3D生成任务中达到了最先进的性能，相较于现有3D扩散方法，其推理速度显著提高，且无需每个实例的优化，提升幅度明显，展示了其在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

LN3Diff++的研究成果在3D视觉和图形任务中具有广泛的应用潜力，包括虚拟现实、增强现实、游戏开发以及自动驾驶等领域。其高效的生成能力和优越的性能将推动相关技术的发展，提升用户体验和应用效果。

📄 摘要（原文）

The field of neural rendering has witnessed significant progress with advancements in generative models and differentiable rendering techniques. Though 2D diffusion has achieved success, a unified 3D diffusion pipeline remains unsettled. This paper introduces a novel framework called LN3Diff++ to address this gap and enable fast, high-quality, and generic conditional 3D generation. Our approach harnesses a 3D-aware architecture and variational autoencoder (VAE) to encode the input image into a structured, compact, and 3D latent space. The latent is decoded by a transformer-based decoder into a high-capacity 3D neural field. Through training a diffusion model on this 3D-aware latent space, our method achieves state-of-the-art performance on ShapeNet for 3D generation and demonstrates superior performance in monocular 3D reconstruction and conditional 3D generation across various datasets. Moreover, it surpasses existing 3D diffusion methods in terms of inference speed, requiring no per-instance optimization. Our proposed LN3Diff presents a significant advancement in 3D generative modeling and holds promise for various applications in 3D vision and graphics tasks.