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• 本文提出一种3D-to-3D转换方法：Instruct 3D-to-3D；
• 借助预训练的Image-to-Image扩散模型，本文方法可以使各个视角图片的似然最大；本文方法显式地将source 3D场景作为condition，可以有效提升3D连续性和可控性。
• 同时，本文还提出dynamic scaling，使得几何变换的强度是可调整的。

目录

Related Works

Text-to-3D models

Proposed Method

Pipeline of Instruct 3D-to-3D

Dynamic Scaling

Experiments

Qualitative Evaluations

Quantitative Evaluations

User Study

Sensitivity to the Scaling Strategy

Limitations

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Related Works

Text-to-3D models

DreamFields是第一个实现Text-to-3D的工作。DreamFields用CLIP引导生成，但是生成效果不佳。

DreamFusion是第一个将diffusion应用在Text-to-3D任务上的方法。对于任意输入图片，根据采样得到噪声和时间，生成噪声图像：。噪声图像可用于计算损失的梯度：

其中，y是文本描述。但是现有方法有两个问题：1）直接fine-tune 3D场景，可能到导致失去原3D场景的特征；2）需要对转换后的场景有详细的文本描述。

Proposed Method

Pipeline of Instruct 3D-to-3D

1. target model基于source model初始化；

2. 随机相机位姿c，用target model渲染目标图像I_tgt；将I_tgt送入StableDiffusion的encoder获得对应的隐码特征L_tgt。

3. 添加噪声：；

4. 用source model和相机位姿c，渲染source image I_src；

5. 将x_t送入InstructPix2Pix，其中，source image I_src和text instruction y是控制条件。

6. 由于有两个控制条件，最后的噪声由下式求得，其中s_I和s_T是用于控制图片和文本控制强度的超参数。

7. 梯度可求得：

Dynamic Scaling

本文使用DVGO，该方法是一中voxel grid-based implicit 3D representations，以3D vocel grid的形式保留密度和颜色信息。

voxel grid是3D空间的离散部分，每个vertex描述颜色和密度信息。体渲染是基于射线周围vertices的插值信息求得。

3D场景的分辨率由voxels数量决定。DVGO中使用progressive scaling策略，在训练过程中逐步增加voxels数量：

本文中，vocels的数量初始化为N，但这会导致形状较难改变，因此本文提出dynamic scaling。该方法从N到N/2^l，逐渐减少voxels的数量，随后再逐渐恢复至N。图（3-b）展示了该过程。

Experiments

Qualitative Evaluations

 

Quantitative Evaluations

• 计算CLIP score和BRISQUE score

 

User Study

Sensitivity to the Scaling Strategy

 

 

Limitations