SC-Diff: 3D Shape Completion with Latent Diffusion Models

📄 arXiv: 2403.12470v2 📥 PDF

作者: Simon Schaefer, Juan D. Galvis, Xingxing Zuo, Stefan Leutengger

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-19 (更新: 2025-09-01)

备注: 13 pages

💡 一句话要点

提出SC-Diff以解决3D形状补全问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D形状补全 潜在扩散模型 多模态条件 截断符号距离函数 高效处理 鲁棒性 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有的3D形状补全方法在处理多模态信息时存在整合不一致和效率低下的问题。
  2. SC-Diff框架通过潜在扩散模型，结合2D图像和3D扫描数据，实现了高效的多模态条件补全。
  3. 实验结果表明，SC-Diff在$l_1$重建误差上优于类特定模型12%和类无关模型47%，并生成更高质量的补全结果。

📝 摘要（中文）

我们提出了一种新颖的3D形状补全框架SC-Diff，该框架通过潜在扩散模型统一多模态条件，利用2D图像和3D部分扫描。形状以截断符号距离函数（TSDF）表示，并通过2D和3D线索共同监督编码到离散潜在空间，从而实现高效的高分辨率处理，同时相比于现有方法减少30%的GPU内存使用。我们的训练策略模拟真实的部分观测，避免对输入结构的假设，提高了在真实场景中的鲁棒性。利用高效的潜在空间和多模态条件，我们的模型在对象类别间具有良好的泛化能力，在$l_1$重建误差上超越了特定类别模型12%和无类别模型47%，同时生成比以往方法更具多样性、真实感和高保真度的补全结果。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决3D形状补全中的多模态信息整合问题，现有方法在处理2D和3D数据时常常效率低下且缺乏一致性。

核心思路：我们提出的SC-Diff框架利用潜在扩散模型，将2D图像和3D部分扫描信息结合，通过离散潜在空间进行高效补全，确保信息的一致性和完整性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、潜在空间编码、生成过程和重建阶段。首先，将输入的2D和3D数据转换为TSDF表示，然后通过潜在扩散模型进行编码和生成，最后重建完整的3D形状。

关键创新：SC-Diff的核心创新在于其多模态条件生成能力，能够有效整合2D和3D信息，且在潜在空间中进行高效处理，显著降低了GPU内存使用。

关键设计：在模型设计中，我们采用了联合监督学习策略，结合2D和3D线索进行训练，损失函数设计上考虑了重建误差和多样性，确保生成结果的高保真度和多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，SC-Diff在$l_1$重建误差上超越了类特定模型12%和类无关模型47%。此外，生成的3D补全结果在多样性和真实感方面也显著优于现有方法，展示了其在高保真度补全上的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实、机器人视觉和自动驾驶等。通过高效的3D形状补全，能够提升这些领域中物体识别、场景理解和交互体验的质量，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We present a novel 3D shape completion framework that unifies multimodal conditioning, leveraging both 2D images and 3D partial scans through a latent diffusion model. Shapes are represented as Truncated Signed Distance Functions (TSDFs) and encoded into a discrete latent space jointly supervised by 2D and 3D cues, enabling efficient high-resolution processing while reducing GPU memory usage by 30\% compared to state-of-the-art methods. Our approach guides the generation process with flexible multimodal conditioning, ensuring consistent integration of 2D and 3D information from encoding to reconstruction. Our training strategy simulates realistic partial observations, avoiding assumptions about input structure and improving robustness in real-world scenarios. Leveraging our efficient latent space and multimodal conditioning, our model generalizes across object categories, outperforming class-specific models by 12\% and class-agnostic models by 47\% in $l_1$ reconstruction error, while producing more diverse, realistic, and high-fidelity completions than prior approaches.