Трёхмерные сцены из ничего: новый подход к генерации и реконструкции

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили Gen3R — систему, объединяющую возможности реконструкции и диффузионных моделей для создания детализированных и реалистичных трёхмерных сцен.

Результаты прямого восстановления демонстрируют способность алгоритма к качественному воссозданию данных, что подтверждает его эффективность в задачах, требующих высокой точности и детализации.

Gen3R объединяет реконструкцию и видео-диффузию для генерации 3D-сцен с улучшенной геометрической согласованностью и управляемостью.

Воссоздание реалистичных трехмерных сцен остается сложной задачей, требующей баланса между точностью геометрии и визуальным качеством. В статье ‘Gen3R: 3D Scene Generation Meets Feed-Forward Reconstruction’ представлена новая методика, объединяющая сильные стороны моделей реконструкции и диффузионных моделей для генерации сцен на уровне 3D. Gen3R обеспечивает одновременное создание RGB-видео и соответствующей 3D-геометрии за счет выравнивания латентных пространств, что позволяет достичь передовых результатов в генерации 3D-сцен по одному или нескольким изображениям. Сможет ли подобный симбиоз реконструкции и генеративных моделей открыть новые горизонты в создании интерактивных и фотореалистичных виртуальных сред?

Разоблачение ограничений трехмерной реконструкции

Традиционные методы трехмерной реконструкции часто сталкиваются с проблемой согласованности изображений, полученных с разных точек зрения. Для получения корректной модели требуется точное определение положения и ориентации камеры для каждого кадра — процесс, известный как оценка позы камеры. Неточности в определении этих параметров приводят к искажениям и несоответствиям в реконструируемой сцене, что существенно снижает качество и реалистичность итоговой модели. В частности, при недостатке информации или сложных условиях съемки, таких как плохая освещенность или отсутствие четких ориентиров, задача точной оценки позы камеры становится особенно сложной и требует применения сложных алгоритмов и значительных вычислительных ресурсов. Поэтому, разработка методов, позволяющих обходить необходимость в явной оценке позы камеры, является актуальной задачей современной компьютерной графики и машинного зрения.

Существующие методы трехмерной реконструкции часто сталкиваются с проблемой согласования геометрической структуры и визуальных характеристик объектов, что приводит к созданию неполных или нереалистичных сцен. Неспособность эффективно объединить данные о форме и текстуре приводит к появлению визуальных артефактов, таких как размытые текстуры, неровные поверхности или несоответствие освещения. В результате, воссозданные модели могут выглядеть искусственно и не передавать все детали исходной сцены, что ограничивает их применимость в таких областях, как виртуальная реальность, дополненная реальность и компьютерная графика. Попытки исправить эти недостатки часто требуют значительных ручных усилий по постобработке и редактированию, что снижает эффективность автоматических методов реконструкции.

Современные конвейеры трехмерной реконструкции сталкиваются со значительными трудностями при генерации новых видов сцены или экстраполяции за пределы наблюдаемых данных. Существующие методы, как правило, ограничены информацией, полученной из доступных ракурсов, и испытывают сложности при заполнении пробелов или предсказании геометрии и текстур в областях, не охваченных исходными изображениями. Это особенно заметно при попытках создания реалистичных виртуальных туров или интерактивных сред, где пользователь может свободно перемещаться и рассматривать сцену с любого ракурса. Преодоление этих ограничений требует разработки новых алгоритмов, способных эффективно использовать информацию из наблюдаемых данных и генерировать правдоподобные детали в областях, где данных недостаточно, что является ключевой задачей в области компьютерного зрения и графики.

Качественное сравнение реконструкции геометрии демонстрирует различия в точности восстановления формы объекта.

Gen3R: Унифицированный фреймворк для генерации 3D-сцен

Gen3R использует трансформаторную модель реконструкции (VGGT) для вывода трехмерной геометрии из входных видов, обеспечивая надежное начальное представление сцены. VGGT, обученная на больших наборах данных 3D-сцен, способна эффективно извлекать информацию о структуре окружения из нескольких 2D-изображений. Модель преобразует входные виды в набор токенов геометрии, кодирующих трехмерную форму и расположение объектов в сцене. Такой подход позволяет получить плотное и консистентное представление геометрии, которое служит основой для последующего этапа генерации внешнего вида.

Для генерации информации о внешнем виде (RGB) используется модель видеодиффузии, которая работает на основе предварительно реконструированной геометрии. В процессе обучения модель осваивает распределение реалистичных текстур и цветов, условно связывая их с трехмерной структурой сцены. Это позволяет модели генерировать правдоподобные изображения, согласованные с геометрией, что обеспечивает визуальную достоверность создаваемой 3D-сцены. Условное генерирование, основанное на геометрии, позволяет контролировать и направлять процесс генерации внешнего вида, избегая артефактов и обеспечивая консистентность между геометрией и текстурами.

Ключевым компонентом Gen3R является Geometry Adapter, предназначенный для преобразования токенов геометрии, полученных от модели VGGT, в формат, совместимый с видео-диффузионной моделью. Этот адаптер осуществляет трансляцию пространственных представлений, обеспечивая соответствие между геометрической структурой, реконструированной VGGT, и требованиями диффузионной модели для генерации текстур и внешнего вида. Преобразование необходимо, поскольку VGGT и диффузионная модель используют различные форматы представления геометрии, и Geometry Adapter выступает в роли интерфейса, обеспечивающего плавную интеграцию и корректную передачу информации о форме сцены для последующей генерации реалистичного изображения.

Унифицированный подход Gen3R обеспечивает согласованную и высококачественную генерацию 3D-сцен за счет интеграции процессов реконструкции и генерации. Традиционно, эти этапы рассматривались как отдельные задачи, требующие различных моделей и оптимизаций. Gen3R объединяет их, используя модель VGGT для реконструкции начальной 3D-геометрии и видео-диффузионную модель для генерации визуальных данных. Ключевым элементом является Geometry Adapter, который обеспечивает совместимость между геометрическими данными, полученными VGGT, и требованиями диффузионной модели. Такая интеграция позволяет избежать несоответствий и артефактов, обеспечивая пространственную и визуальную согласованность генерируемой 3D-сцены, что повышает реалистичность и качество конечного результата.

Разработанный метод использует адаптер для преобразования модели VGGT в вариационный автоэнкодер, генерирующий геометрические латенты <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\mathcal{G}</span>, согласованные с латентами внешнего вида <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\mathcal{A}</span> из предварительно обученной видео-диффузионной модели WAN, и последующую совместную тонкую настройку диффузионной модели для генерации латентов геометрии и внешнего вида <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\mathcal{Z}=[\mathcal{A};\mathcal{G}]</span>, что позволяет создавать RGB-видео и различные 3D-представления из одного или нескольких кадров. — Разработанный метод использует адаптер для преобразования модели VGGT в вариационный автоэнкодер, генерирующий геометрические латенты $\mathcal{G}$ , согласованные с латентами внешнего вида $\mathcal{A}$ из предварительно обученной видео-диффузионной модели WAN, и последующую совместную тонкую настройку диффузионной модели для генерации латентов геометрии и внешнего вида $\mathcal{Z}=[\mathcal{A};\mathcal{G}]$ , что позволяет создавать RGB-видео и различные 3D-представления из одного или нескольких кадров.

Единое латентное пространство для когерентных сцен: Доказательства и обоснования

Gen3R использует единое латентное пространство, расширяя как латенты геометрии, так и латенты внешнего вида. Это позволяет модели одновременно генерировать и манипулировать геометрической структурой и текстурой сцены. В рамках данной архитектуры, латенты геометрии кодируют трехмерную структуру, а латенты внешнего вида — визуальные характеристики, такие как цвет и текстура. Объединение этих латентов в едином пространстве обеспечивает согласованное изменение как геометрии, так и внешнего вида при манипуляциях, что позволяет создавать реалистичные и когерентные сцены.

Для обеспечения обобщающей способности модели Gen3R, обучение проводилось на разнообразном наборе данных, включающем TartanAir, Co3Dv2, DL3DV-10K, WildRGB-D и RealEstate10K. TartanAir представляет собой синтетический набор данных для обучения роботов в сложных помещениях. Co3Dv2 — это набор данных с высококачественными RGB-D изображениями, предназначенный для обучения 3D-реконструкции. DL3DV-10K и WildRGB-D содержат реальные данные, полученные с различных сенсоров, что позволяет модели адаптироваться к шумам и вариациям в реальных условиях. RealEstate10K представляет собой крупный набор данных с изображениями интерьеров, обеспечивающий разнообразие в архитектуре и обстановке помещений. Использование комбинации синтетических и реальных данных позволяет Gen3R эффективно обобщать полученные знания и демонстрировать высокую производительность на различных наборах данных.

Использование латентного пространства в Gen3R значительно снижает вычислительную сложность процесса генерации сцен. Вместо работы с высокоразмерными данными, представляющими непосредственно пиксели и геометрию, Gen3R оперирует с компактным представлением в латентном пространстве, что требует меньше вычислительных ресурсов для кодирования, декодирования и манипулирования сценами. Это позволяет эффективно генерировать высококачественные, детализированные сцены с высоким разрешением, используя относительно небольшие вычислительные мощности и сокращая время генерации по сравнению с подходами, работающими непосредственно с пиксельными данными.

В ходе тестирования на наборах данных Co3Dv2, WildRGB-D и TartanAir, Gen3R продемонстрировал передовые результаты в задаче реконструкции геометрии. Оценка производилась с использованием метрики Chamfer Distance, где более низкое значение указывает на более высокую точность. Gen3R показал лучшие результаты по сравнению с моделями Aether и WVD, что подтверждает улучшенную способность к воссозданию геометрической структуры сцен.

Качественное сравнение генерации геометрии в условиях одной точки обзора демонстрирует способность модели создавать правдоподобные трехмерные формы на основе единственного изображения.

Влияние и перспективы развития понимания 3D-сцен

Разработанная система Gen3R представляет собой унифицированный подход к пониманию и генерации трехмерных сцен, открывая новые горизонты для создания реалистичных и захватывающих виртуальных и дополненных реальностей. В отличие от традиционных методов, требующих раздельной обработки данных для различных аспектов сцены, Gen3R объединяет эти процессы в единую архитектуру. Это позволяет генерировать не только визуально правдоподобные изображения, но и создавать цельные, интерактивные трехмерные окружения, в которых объекты и текстуры взаимосвязаны и реагируют на действия пользователя. Такая интеграция способствует более глубокому погружению в виртуальный мир, делая взаимодействие с ним более естественным и интуитивным, что особенно важно для приложений в области игр, обучения и проектирования.

Способность генерировать новые виды и экстраполировать данные за пределы наблюдаемого пространства имеет существенное значение для развития робототехники и автономной навигации. Роботы, оснащенные подобными алгоритмами, смогут формировать полное представление об окружении, даже если некоторые участки скрыты от прямого обзора, что критически важно для безопасного и эффективного передвижения в сложных условиях. Например, автомобиль без водителя сможет “видеть” сквозь препятствия или предсказывать траектории движения других участников дорожного движения, основываясь на частичных данных и экстраполяции. Это не только повышает надежность и безопасность автономных систем, но и открывает возможности для работы в ранее недоступных средах, таких как внутренние помещения зданий с ограниченной видимостью или труднопроходимые ландшафты. Разработка подобных систем позволяет создавать более адаптивные и интеллектуальные роботы, способные успешно функционировать в реальном мире.

Исследование продемонстрировало превосходство Gen3R в генерации высококачественных трехмерных сцен, что подтверждается лидирующими показателями на стандартных наборах данных RealEstate10K и DL3DV-10K. Оценка, основанная на комплексном показателе VBench Score, включающем такие аспекты, как соответствие объекта и фона, эстетическое качество, чёткость изображения и плавность движения, позволила Gen3R обойти конкурентов Aether и WVD. Эти результаты свидетельствуют о значительном прогрессе в области создания реалистичных виртуальных сред и открывают новые возможности для применения в различных сферах, включая визуализацию архитектурных проектов и разработку интерактивных развлечений.

Дальнейшие исследования направлены на повышение управляемости и масштабируемости разработанной системы. Особое внимание уделяется созданию инструментов, позволяющих пользователям более точно контролировать процесс генерации трехмерных сцен, а также расширению возможностей системы для обработки и создания более сложных и детализированных окружений. Помимо этого, предполагается активное изучение перспектив применения данной технологии в сфере контент-мейкинга и дизайна, где она может значительно упростить и ускорить процесс создания виртуальных миров и интерактивных пространств, открывая новые возможности для творчества и инноваций.

Визуальное сравнение показывает, что предложенный метод позволяет генерировать геометрически корректные модели по двум изображениям.

Представленная работа демонстрирует стремление к элегантности в создании трехмерных сцен. Gen3R, объединяя модели реконструкции и диффузии, стремится к достижению геометрической согласованности и контролируемому формированию объектов. Этот подход резонирует с принципами математической чистоты, поскольку подразумевает построение сцены на основе четко определенных параметров и взаимосвязей. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Представление — это не просто набор данных, а набор процедур, которые позволяют системе преобразовывать входные данные в выходные». В контексте Gen3R, именно процедуры выстраивания латентного пространства и согласования геометрии обеспечивают надежность и предсказуемость генерируемых сцен, что соответствует стремлению к доказуемости алгоритма, а не просто его работоспособности на тестовых примерах.

Что Дальше?

Представленный подход, несомненно, демонстрирует прогресс в области генерации трехмерных сцен, однако истинная элегантность алгоритма проявляется не в достигнутых результатах, а в пределе его масштабируемости. Очевидно, что текущая архитектура, основанная на комбинации реконструкции и диффузионных моделей, не лишена вычислительной сложности. Задача заключается не в увеличении размера обучающей выборки, а в поиске более лаконичного и доказательно корректного представления латентного пространства.

Особое внимание следует уделить вопросу геометрической устойчивости. Недостаточно просто “сгенерировать правдоподобную сцену”; необходимо обеспечить, чтобы генерируемые объекты соответствовали фундаментальным законам геометрии и физики. Иначе, мы имеем дело лишь с иллюзией, а не с истинным представлением трехмерного мира. Использование альтернативных представлений сцены, например, на основе дифференциальной геометрии, может оказаться перспективным направлением исследований.

В конечном счете, задача генерации трехмерных сцен сводится к задаче эффективного кодирования и декодирования информации. Необходимо стремиться к созданию алгоритмов, которые минимизируют потери информации и обеспечивают максимальную точность реконструкции. И лишь тогда можно будет говорить о подлинном прогрессе в этой области. Очевидно, что путь к этому будет долгим и тернистым, но истинная красота заключается в самом поиске.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04090.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-08 23:43

🚀 Квантовые новости