多倫多大學(xué)、Snap、UCLA聯(lián)合推出

原標(biāo)題：一張圖生成高質(zhì)量廣視野3D場景，還可控制攝像軌跡
文章來源：量子位
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：4334字

Wonderland: 從單張圖像生成高質(zhì)量、廣范圍3D場景

多倫多大學(xué)、Snap和UCLA的研究團(tuán)隊(duì)推出了一款名為Wonderland的全新模型，實(shí)現(xiàn)了基于單張圖像生成高質(zhì)量、廣范圍3D場景的突破性進(jìn)展。該模型首次證明了三維重建模型可以有效地建立在擴(kuò)散模型的潛在空間上，從而高效地生成3D場景，堪稱單視圖3D場景生成領(lǐng)域的里程碑。

1. 技術(shù)突破：關(guān)鍵創(chuàng)新

傳統(tǒng)的3D重建技術(shù)依賴多視角數(shù)據(jù)或逐個場景優(yōu)化，在處理背景和不可見區(qū)域時容易失真。Wonderland則創(chuàng)新性地結(jié)合了視頻生成模型和大規(guī)模3D重建模型，克服了這些局限性：

1. 向視頻擴(kuò)散模型中嵌入3D意識：通過相機(jī)位姿控制，Wonderland在視頻潛在空間中嵌入了場景的多視角信息，并保證了3D一致性。視頻生成模型精確地遵循相機(jī)軌跡，將單張圖像擴(kuò)展為包含豐富空間關(guān)系的多視角視頻。

2. 雙分支相機(jī)控制機(jī)制：利用ControlNet和LoRA模塊，Wonderland精確控制視頻生成過程中的相機(jī)視角變化，顯著提升了多視角視頻的質(zhì)量、幾何一致性和靜態(tài)特征。

3. 大規(guī)模latent-based 3D重建模型（LaLRM）：Wonderland引入了LaLRM，直接利用視頻生成模型生成的潛在信息（latent）進(jìn)行3D場景重建（前饋重建）。漸進(jìn)式訓(xùn)練策略將潛在空間信息轉(zhuǎn)化為3D高斯點(diǎn)分布（3DGS），降低了內(nèi)存需求和重建時間成本，實(shí)現(xiàn)了圖像空間與三維空間的高效連接。

2. 效果展示：視頻和3D場景生成

Wonderland能夠基于單張圖像和相機(jī)軌跡精確控制視角，生成高質(zhì)量、幾何一致的視頻，并具有很強(qiáng)的泛化能力，適用于各種復(fù)雜的軌跡和風(fēng)格的輸入圖片。 它還能基于單張圖像，利用LaLRM生成高質(zhì)量、廣闊的3D場景，深度探索場景細(xì)節(jié)。

3. 卓越性能：高效且高質(zhì)量

Wonderland在視覺質(zhì)量、生成效率和適用性方面均表現(xiàn)卓越。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，其在視角控制、視頻質(zhì)量、3D重建幾何一致性、渲染圖像質(zhì)量和端到端生成速度等方面均超越現(xiàn)有方法。 它支持零樣本3D場景生成，能夠高效生成廣范圍的復(fù)雜場景，并具有高度的幾何一致性和泛化性。 使用單張A100顯卡，Wonderland只需約5分鐘即可生成完整的3D場景，效率遠(yuǎn)超現(xiàn)有技術(shù)。

4. 應(yīng)用場景：廣泛的應(yīng)用潛力

Wonderland為視頻和3D場景創(chuàng)作提供了嶄新的解決方案，在建筑設(shè)計(jì)、虛擬現(xiàn)實(shí)、影視特效和游戲開發(fā)等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。其精確的視頻位姿控制和高清晰度的廣視角3D場景生成能力，能夠滿足復(fù)雜場景對高質(zhì)量內(nèi)容的需求。

5. 未來展望：持續(xù)改進(jìn)與完善

盡管Wonderland表現(xiàn)優(yōu)異，但研發(fā)團(tuán)隊(duì)仍將致力于提升其對動態(tài)場景的適配能力和對真實(shí)場景細(xì)節(jié)的還原度，以推動單視圖3D場景生成技術(shù)的進(jìn)步，并促進(jìn)視頻生成與3D技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的廣泛普及。

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關(guān)注科技行業(yè)新突破