Mejorando la Edición de Escenas 3D con Conciencia de Iluminación
Un nuevo método mejora la edición de escenas en 3D al centrarse en la iluminación.
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Tabla de contenidos
Los avances recientes en la generación de objetos 3D a partir de descripciones de texto han tenido un éxito notable. Estos métodos utilizan modelos especiales para ofrecer resultados claros y detallados. Sin embargo, al intentar cambiar una escena-como reemplazar o añadir objetos-estas técnicas a menudo pasan por alto detalles importantes como la Iluminación y la oclusión, resultando en escenas que se sienten poco naturales.
Para abordar estos problemas, hemos desarrollado un nuevo método para editar escenas 3D que tiene en cuenta la iluminación. La idea principal es que, aunque los modelos actuales son excelentes para rellenar partes faltantes de las Imágenes, no siempre consideran cómo los cambios se integrarán en la escena en general. Así que creamos un método que identifica los puntos de vista clave que muestran bien la iluminación de la escena. Estos puntos de vista se utilizan luego para ayudar a editar la escena.
Nuestro enfoque funciona en dos pasos principales. Primero, identificamos una vista que capte la esencia de la iluminación en el área que queremos editar. Luego, traducimos eso a un modelo 3D asegurándonos de que el nuevo objeto se integre perfectamente en las condiciones de iluminación originales.
Importancia de la Iluminación en la Edición 3D
Al editar una escena, especialmente con objetos nuevos, es crucial tener en cuenta cómo está iluminada. Por ejemplo, cuando insertas un objeto en una foto, quieres que parezca que pertenece allí, no que fue añadido al azar. Las sombras, los reflejos y otros efectos de iluminación son importantes porque ayudan a unir el nuevo objeto con los elementos existentes en la escena.
Los métodos tradicionales para editar escenas 3D a menudo son lentos y pueden ser bastante complejos. Normalmente implican procesos detallados que requieren muchos ajustes y pueden llevar a resultados inconsistentes. Nuestro método simplifica las cosas al depender de modelos de imagen avanzados que consideran eficientemente la iluminación, permitiendo ediciones más coherentes.
El Método Propuesto
Presentamos un pipeline que se centra en cambiar escenas 3D con una comprensión más clara de los efectos de iluminación. Comienza seleccionando vistas clave que muestran la calidad de la iluminación del área en la que estamos trabajando. Una vez que tenemos estas vistas, utilizamos un potente modelo de imagen para rellenar los detalles. Esta técnica ha demostrado ser exitosa en la creación de ediciones realistas al asegurar que cualquier cambio respete las condiciones de iluminación existentes.
Nuestro método es especialmente útil para tareas que requieren un cambio significativo, como insertar o reemplazar objetos. Utiliza un proceso de dos pasos: primero, creamos un modelo 3D básico basado en la vista seleccionada; segundo, mejoramos los detalles y Texturas del modelo teniendo en cuenta la iluminación.
Pasos del Proceso de Edición
Identificando Puntos de Vista Clave: El primer paso implica usar un algoritmo para encontrar la vista más representativa del área donde queremos hacer cambios. Esta vista es crítica ya que contiene pistas esenciales de iluminación que guían nuestro proceso de edición.
Usando Modelos de Difusión para Rellenar: Una vez que tenemos nuestro punto de vista clave, usamos un modelo especial que sobresale en rellenar partes faltantes de imágenes para restaurar esta vista. Este modelo ayuda a asegurar que cualquier objeto que añadamos se mezcle bien con la escena original.
Generación 3D: Después de rellenar la vista con los detalles necesarios, realizamos una generación de imagen a 3D de manera gruesa. Este paso traduce nuestra imagen 2D editada en una representación 3D, asegurándose de que retenga la información de iluminación que recopilamos.
Mejora de Texturas: Finalmente, mejoramos las texturas y los detalles del objeto 3D generado mientras preservamos la iluminación general de la escena. Este paso es esencial para lograr una calidad fotorrealista, haciendo que el nuevo objeto parezca una parte natural de la escena.
Evaluación del Método
Para asegurarnos de que nuestro método funciona bien, lo probamos en varias escenas. Utilizamos diferentes tipos de iluminación, sombras y reflejos para ver cómo nuestro algoritmo manejaba las ediciones. Los resultados mostraron que nuestra técnica producía consistentemente ediciones realistas que se mezclaban bien con las escenas originales.
Comparamos nuestros resultados con otros métodos en el mismo campo. Muchos enfoques existentes a menudo no consideran cómo los nuevos objetos afectarán la iluminación. Sin embargo, nuestro método prestó mucha atención a la iluminación, proporcionando una imagen final mucho más cohesiva.
Contribuciones Clave
Pipeline Integrado para la Generación de Objetos 3D: Presentamos un sistema que permite la creación de objetos 3D a partir de descripciones de texto que se integran perfectamente en las escenas existentes. Este nuevo enfoque se alinea automáticamente con la iluminación de la escena.
Algoritmo de Propuesta de Vista Ancla: Esta herramienta selecciona automáticamente la mejor vista para editar, asegurando que se tomen en cuenta las condiciones de iluminación. La vista elegida actúa como base para insertar o reemplazar objetos de manera efectiva.
Muestreo de Destilación de Puntaje de Relleno Guiado por Profundidad: Esta técnica incorpora tanto los aspectos geométricos como la iluminación circundante al generar y mejorar texturas. El resultado son objetos 3D de alta calidad y conscientes del contexto.
Desafíos en la Edición de Escenas 3D
A pesar de nuestros avances, editar escenas 3D presenta desafíos que a menudo se pasan por alto. Muchos métodos tienden a centrarse únicamente en el objeto en sí sin tener en cuenta toda la escena. Por ejemplo, simplemente añadir un nuevo objeto a menudo falla cuando la iluminación no coincide o cuando el fondo no complementa la nueva adición.
Además, las técnicas de edición que dependen demasiado de modelos generados por computadora pueden resultar en objetos que lucen artificiales. Por eso, nuestro enfoque enfatiza el contexto holístico, asegurando que tanto los nuevos como los existentes interactúan de manera natural.
Conclusión
En resumen, hemos desarrollado un método simplificado para la edición localizada de escenas 3D que respeta las condiciones de iluminación. Al aprovechar modelos de imagen avanzados e identificar vistas clave, nuestro enfoque asegura que los nuevos objetos se integren sin problemas con su entorno.
A medida que este campo continúa evolucionando, mantener un enfoque agudo en el contexto y la iluminación será crucial para lograr resultados de alta calidad. Nuestro método ofrece soluciones prometedoras a los desafíos actuales en la edición 3D, allanando el camino para alteraciones de escena más naturales y coherentes.
Título: Localized Gaussian Splatting Editing with Contextual Awareness
Resumen: Recent text-guided generation of individual 3D object has achieved great success using diffusion priors. However, these methods are not suitable for object insertion and replacement tasks as they do not consider the background, leading to illumination mismatches within the environment. To bridge the gap, we introduce an illumination-aware 3D scene editing pipeline for 3D Gaussian Splatting (3DGS) representation. Our key observation is that inpainting by the state-of-the-art conditional 2D diffusion model is consistent with background in lighting. To leverage the prior knowledge from the well-trained diffusion models for 3D object generation, our approach employs a coarse-to-fine objection optimization pipeline with inpainted views. In the first coarse step, we achieve image-to-3D lifting given an ideal inpainted view. The process employs 3D-aware diffusion prior from a view-conditioned diffusion model, which preserves illumination present in the conditioning image. To acquire an ideal inpainted image, we introduce an Anchor View Proposal (AVP) algorithm to find a single view that best represents the scene illumination in target region. In the second Texture Enhancement step, we introduce a novel Depth-guided Inpainting Score Distillation Sampling (DI-SDS), which enhances geometry and texture details with the inpainting diffusion prior, beyond the scope of the 3D-aware diffusion prior knowledge in the first coarse step. DI-SDS not only provides fine-grained texture enhancement, but also urges optimization to respect scene lighting. Our approach efficiently achieves local editing with global illumination consistency without explicitly modeling light transport. We demonstrate robustness of our method by evaluating editing in real scenes containing explicit highlight and shadows, and compare against the state-of-the-art text-to-3D editing methods.
Autores: Hanyuan Xiao, Yingshu Chen, Huajian Huang, Haolin Xiong, Jing Yang, Pratusha Prasad, Yajie Zhao
Última actualización: 2024-07-31 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2408.00083
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.00083
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.
Enlaces de referencia
- https://media.icml.cc/Conferences/CVPR2023/cvpr2023-author_kit-v1_1-1.zip
- https://github.com/wacv-pcs/WACV-2023-Author-Kit
- https://github.com/MCG-NKU/CVPR_Template
- https://glacier-base-614.notion.site/24_ECCV_GSLE-6805e8532c374950995f9dc64051da22?pvs=4
- https://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV#cite_note-1
- https://delicate-algebra-302.notion.site/CVPR-24-Paper-Writing-ca703b6c98454d2da85df4a080725fbc?pvs=4
- https://arxiv.org/pdf/2305.06131.pdf
- https://github.com/EricLee0224/awesome-nerf-editing