GVGEN: Text-to-3D Generation with Volumetric Representation
作者: Xianglong He, Junyi Chen, Sida Peng, Di Huang, Yangguang Li, Xiaoshui Huang, Chun Yuan, Wanli Ouyang, Tong He
分类: cs.CV
发布日期: 2024-03-19 (更新: 2024-07-16)
备注: ECCV 2024
💡 一句话要点
提出GVGEN以解决文本到3D生成效率低的问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D生成 高斯表示 文本到3D 结构化表示 粗到细生成 计算机视觉 深度学习
📋 核心要点
- 现有的3D生成方法在效率和细节捕捉方面存在不足，难以满足高质量生成的需求。
- GVGEN通过结构化体积表示和粗到细的生成流程，优化了3D高斯表示的生成过程，提高了生成效率和细节质量。
- 实验结果表明，GVGEN在定性和定量评估中优于现有方法，生成速度约为7秒，展现了高效的性能。
📝 摘要（中文）
近年来，3D高斯点云技术因其快速高质量的渲染能力而受到关注。为了解决现有方法的不足，本文提出了一种新颖的基于扩散的框架GVGEN，旨在高效地从文本输入生成3D高斯表示。我们提出了两项创新技术：一是结构化体积表示，通过将无序的3D高斯点整理为结构化的高斯体积，以捕捉复杂的纹理细节；二是粗到细的生成流程，简化高斯体积的生成，并增强模型生成详细3D几何体的能力。GVGEN在定性和定量评估中表现优越，同时保持约7秒的快速生成速度，有效平衡了质量与效率。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有3D生成方法在效率和细节捕捉方面的不足，尤其是在从文本生成3D高斯表示时的挑战。
核心思路：GVGEN框架通过结构化体积表示和粗到细的生成流程来优化3D高斯生成，旨在提高生成的质量和效率。
技术框架：GVGEN的整体架构包括两个主要模块：结构化体积表示模块和粗到细生成管道。前者负责将无序的高斯点整理为结构化形式，后者则通过逐步生成来增强细节。
关键创新：最重要的创新在于提出了结构化体积表示和候选池策略，后者通过选择性优化提升了细节的保真度，这与现有方法的随机生成方式有本质区别。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化高斯属性的预测，并通过候选池策略实现了高效的细节优化，确保生成的3D模型在质量和速度上达到平衡。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GVGEN在定性和定量评估中表现优越，相较于现有3D生成方法，生成速度约为7秒，且在细节捕捉上有显著提升，展示了高效与高质量的良好平衡。
🎯 应用场景
GVGEN的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括游戏开发、虚拟现实、建筑设计等。通过高效生成高质量的3D模型，该技术能够加速创作流程，提升用户体验，并推动相关行业的创新发展。
📄 摘要（原文）
In recent years, 3D Gaussian splatting has emerged as a powerful technique for 3D reconstruction and generation, known for its fast and high-quality rendering capabilities. To address these shortcomings, this paper introduces a novel diffusion-based framework, GVGEN, designed to efficiently generate 3D Gaussian representations from text input. We propose two innovative techniques:(1) Structured Volumetric Representation. We first arrange disorganized 3D Gaussian points as a structured form GaussianVolume. This transformation allows the capture of intricate texture details within a volume composed of a fixed number of Gaussians. To better optimize the representation of these details, we propose a unique pruning and densifying method named the Candidate Pool Strategy, enhancing detail fidelity through selective optimization. (2) Coarse-to-fine Generation Pipeline. To simplify the generation of GaussianVolume and empower the model to generate instances with detailed 3D geometry, we propose a coarse-to-fine pipeline. It initially constructs a basic geometric structure, followed by the prediction of complete Gaussian attributes. Our framework, GVGEN, demonstrates superior performance in qualitative and quantitative assessments compared to existing 3D generation methods. Simultaneously, it maintains a fast generation speed ($\sim$7 seconds), effectively striking a balance between quality and efficiency. Our project page is: https://gvgen.github.io/