SSGaussian: Semantic-Aware and Structure-Preserving 3D Style Transfer
作者: Jimin Xu, Bosheng Qin, Tao Jin, Zhou Zhao, Zhenhui Ye, Jun Yu, Fei Wu
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-09-04
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出SSGaussian，通过语义感知和结构保持实现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 神经渲染 扩散模型 跨视角注意力 实例级风格迁移
📋 核心要点
- 现有3D风格迁移方法难以提取高层语义信息，且风格化结果缺乏结构清晰度，导致难以区分场景中的不同对象。
- SSGaussian利用预训练2D扩散模型，通过跨视角风格对齐和实例级风格迁移，将风格化的关键视图迁移到3D表示。
- 实验结果表明，SSGaussian在各种场景中均显著优于现有方法，能够生成更结构化、视觉连贯且具有艺术性的风格化结果。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的3D风格迁移流程，旨在有效整合预训练2D扩散模型的先验知识。现有方法在将风格模式迁移到3D一致的神经表示时，难以有效提取和迁移参考风格图像中的高层风格语义，且风格化结果通常缺乏结构清晰度和分离度，难以区分3D场景中的不同实例或对象。该流程包含两个关键阶段：首先，利用扩散先验生成关键视角的风格化渲染图；然后，将风格化的关键视图迁移到3D表示。该流程包含两个创新设计：跨视角风格对齐，通过在UNet的最后一个上采样块中插入跨视角注意力，实现多个关键视图之间的特征交互，确保扩散模型生成具有风格保真度和实例级一致性的风格化关键视图；实例级风格迁移，有效利用风格化关键视图之间的实例级一致性，并将其迁移到3D表示，从而产生更结构化、视觉连贯且具有艺术性的风格化结果。大量实验表明，该3D风格迁移流程在各种场景（从前向到具有挑战性的360度环境）中，显著优于现有技术。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D风格迁移方法在提取和迁移高层风格语义方面存在困难，导致风格化结果缺乏结构清晰度和实例间的区分度。现有方法难以在保持3D场景一致性的同时，有效地将参考图像的风格应用到3D模型上，尤其是在复杂的360度场景中。
核心思路：SSGaussian的核心思路是利用预训练的2D扩散模型作为先验知识，生成具有风格化效果的关键视图，然后将这些风格化的视图投影到3D表示上。通过在2D图像空间进行风格迁移，可以更有效地利用现有的2D风格迁移技术，并避免直接在3D空间进行风格迁移的复杂性。
技术框架：SSGaussian的整体框架包含两个主要阶段：1) 风格化关键视图生成：利用预训练的2D扩散模型，对从3D场景中选取的关键视角进行风格化渲染。该阶段引入了跨视角风格对齐模块，以确保不同视角之间的风格一致性。2) 风格迁移到3D表示：将风格化的关键视图投影到3D表示上，并利用实例级风格迁移技术，保持3D场景中不同实例之间的风格一致性。最终，通过优化3D高斯表示，得到风格化的3D场景。
关键创新：SSGaussian的关键创新在于两个方面：一是跨视角风格对齐，通过引入跨视角注意力机制，使得扩散模型能够生成在不同视角下风格一致的图像；二是实例级风格迁移，通过在3D表示中保持实例间的风格一致性，从而生成更结构化和可区分的风格化结果。
关键设计：在跨视角风格对齐方面，SSGaussian在UNet的最后一个上采样块中插入了跨视角注意力模块，允许不同关键视图的特征进行交互。在实例级风格迁移方面，SSGaussian利用实例分割信息，对不同实例应用不同的风格迁移策略，从而保持实例间的风格一致性。损失函数包括风格损失、内容损失和正则化损失，用于约束风格迁移的效果和保持3D场景的结构。
📊 实验亮点
实验结果表明，SSGaussian在风格迁移质量和结构保持方面均优于现有方法。在多个数据集上进行了定性和定量评估，结果显示SSGaussian能够生成更逼真、更具艺术感的风格化3D场景。与现有方法相比，SSGaussian在风格相似度、内容保持度和结构清晰度方面均有显著提升。
🎯 应用场景
SSGaussian可应用于游戏开发、电影制作、虚拟现实和增强现实等领域，为3D场景的艺术风格设计提供了一种新的方法。该技术可以帮助艺术家快速生成各种风格的3D模型，并为用户提供更具个性化和沉浸式的体验。未来，该技术有望扩展到更复杂的场景和风格，并与其他3D内容生成技术相结合。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in neural representations, such as Neural Radiance Fields and 3D Gaussian Splatting, have increased interest in applying style transfer to 3D scenes. While existing methods can transfer style patterns onto 3D-consistent neural representations, they struggle to effectively extract and transfer high-level style semantics from the reference style image. Additionally, the stylized results often lack structural clarity and separation, making it difficult to distinguish between different instances or objects within the 3D scene. To address these limitations, we propose a novel 3D style transfer pipeline that effectively integrates prior knowledge from pretrained 2D diffusion models. Our pipeline consists of two key stages: First, we leverage diffusion priors to generate stylized renderings of key viewpoints. Then, we transfer the stylized key views onto the 3D representation. This process incorporates two innovative designs. The first is cross-view style alignment, which inserts cross-view attention into the last upsampling block of the UNet, allowing feature interactions across multiple key views. This ensures that the diffusion model generates stylized key views that maintain both style fidelity and instance-level consistency. The second is instance-level style transfer, which effectively leverages instance-level consistency across stylized key views and transfers it onto the 3D representation. This results in a more structured, visually coherent, and artistically enriched stylization. Extensive qualitative and quantitative experiments demonstrate that our 3D style transfer pipeline significantly outperforms state-of-the-art methods across a wide range of scenes, from forward-facing to challenging 360-degree environments. Visit our project page https://jm-xu.github.io/SSGaussian for immersive visualization.