來(lái)自華南理工大學(xué)、香港理工大學(xué)、跨維智能、鵬城實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于文本驅(qū)動(dòng)的三維模型風(fēng)格化方法,該方法可對(duì)輸入的三維模型根據(jù)文本進(jìn)行更具真實(shí)性和魯棒性的風(fēng)格化。
根據(jù)給定輸入創(chuàng)建 3D 內(nèi)容(例如,根據(jù)文本提示、圖像或 3D 形狀)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖形領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。然而這個(gè)問(wèn)題是具有挑戰(zhàn)性的,現(xiàn)實(shí)中通常需要專(zhuān)業(yè)藝術(shù)家(Technical Artist)耗費(fèi)大量的時(shí)間成本去創(chuàng)作 3D 內(nèi)容。同時(shí),許多網(wǎng)上的三維模型庫(kù)中的資源通常是沒(méi)有任何材質(zhì)的裸露三維模型,要想將他們應(yīng)用到現(xiàn)階段的渲染引擎中,需要 Technical Artist 為它們創(chuàng)作高質(zhì)量的材質(zhì),燈光和法向貼圖。因此,如果有辦法可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、多樣化和逼真的三維模型資產(chǎn)生成,將是很有前景的。
因此,華南理工大學(xué)、香港理工大學(xué)、跨維智能、鵬城實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于文本驅(qū)動(dòng)的三維模型風(fēng)格化方法——TANGO,該方法對(duì)于給定的三維模型和文本,可以自動(dòng)生成更具有真實(shí)性的 SVBRDF 材質(zhì),法向貼圖和燈光,并且對(duì)低質(zhì)量三維模型有更好的魯棒性。該研究已被 NeurIPS 2022 接收。
模型效果
對(duì)于給定的文本輸入和三維模型,TANGO 可以產(chǎn)生精細(xì)程度較高的具有照片級(jí)真實(shí)感的細(xì)節(jié),并且不會(huì)在三維模型表面產(chǎn)生自交問(wèn)題。如下圖 1 所示, TANGO 不僅在光滑的材料(如金,銀等材質(zhì))上呈現(xiàn)出了逼真的反射效果,而且對(duì)于不平整的材質(zhì)(例如磚塊等)也能通過(guò)逐點(diǎn)法線的估計(jì)渲染出凹凸不平的效果。
圖 1. TANGO 的風(fēng)格化結(jié)果
TANGO 能夠生成真實(shí)渲染結(jié)果的關(guān)鍵在于能夠精準(zhǔn)地把著色模型中的每一個(gè)部件(SVBRDF,法向貼圖,燈光)拆分開(kāi),并分別學(xué)習(xí),最后這些拆分的部件再通過(guò)球高斯可微分渲染器輸出圖片,并送到 CLIP 中和輸入文本計(jì)算 loss。為了展現(xiàn)解耦部件的合理性,該研究對(duì)每個(gè)部件都進(jìn)行了可視化。圖 2 (a)展示了 “一雙磚塊做成的鞋子” 的風(fēng)格化結(jié)果,(b)展示了三維模型原本的法向,(c)是 TANGO 對(duì)三維模型上每個(gè)點(diǎn)預(yù)測(cè)的法向,(d)(e)(f)分別表示 SVBRDF 中的漫反射,粗糙度和鏡面反射參數(shù),(g)是 TANGO預(yù)測(cè)的用球高斯函數(shù)表達(dá)的環(huán)境光。
圖 2 解耦的渲染部件可視化
同時(shí),該研究也可以對(duì) TANGO 輸出的結(jié)果進(jìn)行編輯。例如在圖 3 中,該研究可以換用其他的光照貼圖對(duì) TANGO 的結(jié)果進(jìn)行重新打光;在圖 4 中,可以對(duì)粗糙度和鏡面反射度參數(shù)進(jìn)行編輯,實(shí)現(xiàn)對(duì)物體表面反射程度的改變。
圖 3 對(duì) TANGO 風(fēng)格化結(jié)果進(jìn)行重新打光
圖 4 對(duì)物體材質(zhì)進(jìn)行編輯
另外,由于 TANGO 采用預(yù)測(cè)法向貼圖的方式增添物體表面細(xì)節(jié),因此對(duì)于頂點(diǎn)數(shù)較少的三維模型也有很好的魯棒性。如圖 5 所示,原始的 lamp 和 alien 模型分別有 41160 和 68430 個(gè)面,研究人員對(duì)原始模型進(jìn)行了降采樣,得到了只有 5000 個(gè)面的模型??梢钥吹?TANGO 在原始模型和降采樣模型上的表現(xiàn)基本相似,而 Text2Mesh 則在低質(zhì)量的模型上出現(xiàn)了較為嚴(yán)重的自交現(xiàn)象。
圖 5 魯棒性測(cè)試
原理方法
TANGO 主要關(guān)注于由文本指導(dǎo)三維物體風(fēng)格化的方法。這一領(lǐng)域目前最相關(guān)的工作是 Text2Mesh,它使用了預(yù)訓(xùn)練模型 CLIP 作為指導(dǎo),預(yù)測(cè)三維模型表面頂點(diǎn)的顏色和位置偏移,從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)格化。然而簡(jiǎn)單地預(yù)測(cè)表面頂點(diǎn)顏色通常會(huì)產(chǎn)生不真實(shí)的渲染效果,且不規(guī)則的頂點(diǎn)偏移會(huì)造成很?chē)?yán)重的自交。因此,該研究借鑒傳統(tǒng)的基于物理的渲染管線,將整個(gè)渲染過(guò)程解耦為 SVBRDF 材質(zhì),法向貼圖和燈光的預(yù)測(cè)過(guò)程,并分別用球高斯函數(shù)表達(dá)解耦的元素。這種基于物理的解耦方式使得 TANGO 可以正確產(chǎn)生具有真實(shí)感的渲染效果,并具有很好的魯棒性。
圖 6 TANGO 流程圖
圖 6 展示了 TANGO 的工作流程。給定一個(gè)三維模型和文本(例如圖中的“一個(gè)金子做成的鞋”),該研究先把這個(gè)三維模型縮放到一個(gè)單位球內(nèi),接著在三維模型的附近采樣相機(jī)位置,在這個(gè)相機(jī)位置發(fā)射射線找到與三維模型的交點(diǎn)xp和該交點(diǎn)的法線方向np。接下來(lái),xp和np會(huì)被送入SVBRDF網(wǎng)絡(luò)和 Normal 網(wǎng)絡(luò)中,預(yù)測(cè)該點(diǎn)的材質(zhì)參數(shù)和法線方向,同時(shí),用多個(gè)球高斯函數(shù)來(lái)表達(dá)場(chǎng)景中的光照。對(duì)于每一次訓(xùn)練迭代,該研究使用可微分的球高斯渲染器渲染圖像,然后使用 CLIP 模型的圖像編碼器對(duì)增強(qiáng)圖像進(jìn)行編碼,最后 CLIP 模型反向傳播梯度更新所有可學(xué)習(xí)的參數(shù)。
總結(jié)
本文提出了 TANGO,一種根據(jù)輸入文本對(duì)三維模型生成逼真外觀風(fēng)格,對(duì)低質(zhì)量模型具有魯棒性的新方法。通過(guò)將外觀風(fēng)格解耦 SVBRDF,局部幾何變化(逐點(diǎn)法向)和光照條件,并將這些用球高斯函數(shù)表示并渲染,能夠用 CLIP 作為 loss 監(jiān)督并進(jìn)行學(xué)習(xí)。 與現(xiàn)有方法相比,即使對(duì)于低質(zhì)量的三維模型,TANGO 也可以具有很好的魯棒性。然而,逐點(diǎn)法向提供幾何細(xì)節(jié)的方式在避免產(chǎn)生自交的同時(shí),也會(huì)使得能表達(dá)的材質(zhì)表面凹凸程度略微降低,該研究認(rèn)為 TANGO 和基于頂點(diǎn)偏移的 Text2Mesh 在各自的方向上都進(jìn)行了很好的初步嘗試,會(huì)啟發(fā)更多的后續(xù)研究。
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原文標(biāo)題:NeurIPS 2022 | 基于文本驅(qū)動(dòng)的三維模型風(fēng)格化方法
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