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ECCV`24 | 首次解决文本到3D NeRFs分解问题!港中文等提出DreamDissector
24 2024-10-25
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文章来源:
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摘要
本文介绍了一种名为DreamDissector的新颖框架,它是首个能够实现文本到3D神经辐射场(NeRF)的多个独立对象生成的系统。该系统利用神经类别场(NeCF)对NeRF进行分解,并通过深度概念挖掘(DCM)和类别分数蒸馏采样(CSDS)损失提升NeCF的学习。实验结果和应用案例证明了DreamDissector在真实场景中的有效性和实用性。
亮点直击
- 首个文本到3D NeRFs分解框架。
- 引入NeCF、DCM和CSDS损失以实现精确分解。
- 实验结果和应用案例展示了框架的有效性和实用性。
方法概览
- 从文本到3D NeRF生成开始,通过NeCF实现NeRF的分解。
- 使用CSDS损失进行监督,通过DCM模块弥补扩散模型中的概念差异问题。
- 子NeRF通过DMTets进行几何和纹理细化,产生独立的表面网格。
实验结果
- DreamDissector能够有效处理包含复杂交互的多对象场景。
- 与基线方法相比,DreamDissector在定性和定量评估中均表现更优。
- DCM在分解和细化子NeRF中起到了关键作用。
应用案例
- 可控纹理编辑和对象替换,提升了TEXTure的性能。
- 用户可以单独编辑对象,验证了DreamDissector的实用性。
结论
DreamDissector框架通过文本引导生成多个独立交互对象,展示了在创建3D场景中的新可能性。它的引入对于文本到3D内容生成领域是一个重要的创新,有望推动相关技术和应用的发展。
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