SceneDreamer360论文学习——文本驱动的3D点云与全景高斯渲染（附代码）

        

        《SceneDreamer360: Text-Driven 3D-Consistent Scene Generation with Panoramic Gaussian Splatting》这篇论文解决的问题是文本驱动的3D场景生成中的视图间一致性和空间合理性问题。大多数现有的方法通过生成模型生成单视图图像，然后将它们在3D空间中拼接起来，这种独立于每个视图的生成方式常常导致3D场景中的空间不一致性和不合理性。为了解决这一挑战，论文提出了一个新颖的文本驱动的3D一致性场景生成模型：SceneDreamer360。该模型利用文本驱动的全景图像生成模型作为3D场景生成的先验，并采用3D高斯绘制（3DGS）技术来确保多视图全景图像之间的一致性。

一、网络架构

1.全景图像生成和处理

        Panoramic Image Generation and Processing

        复杂长文本生成：使用GPT-4模型生成一系列类似的复杂场景描述，以增加训练数据的多样性和丰富性。

        Fine-tune PanFusion模型：在PanFusion模型的基础上添加了多层感知器（MLP）和低秩适应（LoRA）层，通过在Habitat Matterport数据集上进行微调，使其能够处理复杂的长文本。        

        全景图像优化：采用三步超分辨率重建方法，包括ControlNet-Tile、RealESRGAN和再次应用ControlNet-Tile，以增强图像细节和分辨率。

 2.点云构建与高斯绘制

        Point Cloud Construction with Gaussian Splatting

        点云初始化：从多视图图像中生成初始点云，以便使用3DGS进行重建。

        使用3DGS进行渲染：3DGS技术通过直接使用3D高斯来表示点云，设计了一种新颖的点云对齐方法，并通过对重复部分进行掩蔽来改进点云初始化，从而得到更精细和完整的初始点云图。

        SceneDreamer360通过优化全景图像生成和处理以及3DGS，能够在生成复杂3D场景时保持细节和高分辨率。通过广泛的实验，论文证明了SceneDreamer360在从文本提示生成高质量、空间一致且视觉上吸引人的3D场景方面相比于其他方法的优势。

3.输入输出

        输入：文本提示（Text Prompts）：用户输入的描述性文本，用于指导3D场景的生成。例如，用户可能会输入“一个有双人床、带灯的床头柜、梳妆台和大窗户的卧室”。输出：3D场景点云：最终输出是一个3D点云，它代表了从文本提示中生成的3D场景的完整结构和细节。

二、实施步骤

1.文本预处理

        使用GPT-4模型生成一系列类似的复杂场景描述，以增加训练数据的多样性和丰富性。

2.全景图像生成

        Fine-tune PanFusion模型：将输入的长文本表示通过MLP层和LoRA层进行处理，生成初步的全景图像。

        全景图像优化：通过ControlNet-Tile、RealESRGAN和再次应用ControlNet-Tile进行超分辨率重建，增强图像细节和分辨率，将分辨率提升至3072×6144。

3.多视图图像获取

        使用Equirectangular to Perspective (e2p)算法从高分辨率全景图中提取特定视点的图像，这些图像保留了高分辨率和细节，并引入了视图间的视差。

4.点云构建

        点云初始化：使用多视图图像和对应的深度图，通过结构从运动（Structure from Motion, SfM）技术生成初始点云。使用ZoeDepth模型测量每个图像的深度图，并使用循环生成方法和掩蔽技术融合不同视角的点云，以减少重复点。

        3DGS渲染：使用3D高斯绘制技术训练点云，将初始点云作为SfM点，加速网络收敛，并鼓励模型产生详细和真实的场景表示。通过从多个相机视点投影点云到2D平面，增加监督图像的数量并扩大空间覆盖范围，以提供更全面的培训数据。

5.后处理

        对生成的点云进行后处理，包括细化和优化，以确保最终输出的3D场景在视觉上和空间上都是连贯和一致的。

三、代码分析

1.文本到全景图像（Text to Panoramic Image）

        这个过程涉及将输入的文本提示转换成一个高分辨率、细节丰富的360度全景图像。这个全景图像作为3D场景的完整空间先验，为后续的3D场景构建提供了基础。

        具体步骤包括：

        使用GPT-4模型生成与输入文本类似的复杂场景描述，以增加训练数据的多样性。

        通过微调的PanFusion模型，结合MLP和LoRA层，将文本描述转换成全景图像。

        通过超分辨率技术（ControlNet-Tile和RealESRGAN）提升全景图像的分辨率和质量。

# 伪代码：从文本到全景图像
def text_to_panoramic_image(text_prompt):
    # 使用GPT-4模型生成一系列类似的复杂场景描述
    complex_scene_descriptions = generate_complex_descriptions(text_prompt, gpt_model)
    
    # 微调PanFusion模型，结合MLP和LoRA层
    fine_tuned_panfusion_model = fine_tune_panfusion_model(complex_scene_descriptions)
    
    # 生成初步的全景图像
    initial_panorama = generate_panorama(text_prompt, fine_tuned_panfusion_model)
    
    # 应用超分辨率技术提升全景图像的分辨率和质量
    high_res_panorama = super_resolution_reconstruction(initial_panorama, control_net_tile, real_esrgan)
    
    return high_res_panorama

1.1生成复杂场景描述

        使用GPT-4模型生成与输入文本相关的多个复杂场景描述，以丰富模型的训练数据。

def generate_complex_descriptions(text_prompt, gpt_model):
    descriptions = gpt_model.generate(text_prompt)
    return descriptions

gpt_model.generate(text_prompt)调用GPT-4模型，生成与原始文本提示相似的多个描述，这些描述将用于训练模型，增强生成的多样性。

1.2微调PanFusion模型

        在PanFusion模型的基础上进行微调，使其能够处理复杂的长文本。

def fine_tune_panfusion_model(complex_scene_descriptions):
    model = load_panfusion_model()
    model.freeze_pretrained_parts()
    model.train_mlp_lora(complex_scene_descriptions)
    return model

        加载预训练的PanFusion模型，并冻结其预训练部分，只训练MLP和LoRA层，以便更好地适应复杂的场景描述。

1.3生成全景图像：

        使用微调后的PanFusion模型生成初步的全景图像。

def generate_panorama(text_prompt, fine_tuned_panfusion_model):
    panorama = fine_tuned_panfusion_model.generate(text_prompt)
    return panorama

调用微调后的模型生成全景图像，确保生成的图像与文本描述相符。

1.4超分辨率重建：

        通过ControlNet-Tile和RealESRGAN技术提升全景图像的分辨率和质量。

def super_resolution_reconstruction(initial_panorama, control_net_tile, real_esrgan):
    enhanced_panorama = control_net_tile.enhance(initial_panorama)
    super_res_panorama = real_esrgan.super_resolve(enhanced_panorama)
    return super_res_panorama

        首先使用ControlNet-Tile增强图像细节，然后使用RealESRGAN进行超分辨率重建，最终返回高分辨率的全景图像。

2.全景图像到3D点云（Panoramic Image to 3D Point Cloud）

        这个过程涉及将高分辨率的全景图像转换成一个详细的3D点云，这个点云能够从任意视点渲染出与文本描述一致的3D场景。具体步骤包括：

使用e2p算法从全景图像中提取多个视角的图像。

通过深度估计模型（如ZoeDepth）获取每个视角图像的深度图。

初始化点云，并使用掩蔽技术融合不同视角的点云，以减少重复点。

应用3D高斯绘制（3DGS）技术，训练点云模型，生成最终的3D场景点云。

# 伪代码：从全景图像到3D点云
def panoramic_image_to_3d_point_cloud(high_res_panorama):
    # 从全景图中提取特定视点的图像
    multi_view_images = extract_multi_view_images(high_res_panorama, camera_poses)
    
    # 初始化点云，并使用掩蔽技术融合不同视角的点云
    initial_point_cloud = initialize_point_cloud(multi_view_images, camera_intrinsics, camera_extrinsics)
    
    # 应用3D高斯绘制技术，训练点云模型
    final_point_cloud = train_3dgs_model(initial_point_cloud, multi_view_images)
    
    return final_point_cloud

2.1提取多视图图像：

        从高分辨率全景图像中提取多个视点的图像，以便后续的点云生成。

def extract_multi_view_images(high_res_panorama, camera_poses):
    images = []
    for pose in camera_poses:
        image = e2p_transform(high_res_panorama, pose)
        images.append(image)
    return images

        使用e2p算法将全景图像转换为多个视角图像，camera_poses包含不同的相机位姿信息。

2.2初始化点云：

        使用多视图图像和深度信息生成初始点云。

def initialize_point_cloud(multi_view_images, camera_intrinsics, camera_extrinsics):
    point_clouds = []
    for image, pose in zip(multi_view_images, camera_extrinsics):
        depth_map = estimate_depth(image, depth_model)
        point_cloud = generate_point_cloud(image, depth_map, camera_intrinsics, pose)
        point_clouds.append(point_cloud)
    fused_point_cloud = fuse_point_clouds(point_clouds)
    return fused_point_cloud

        对每个视角图像，使用深度估计模型生成深度图，然后根据深度图和相机参数生成点云。最后，将所有点云融合成一个完整的点云。

2.3训练3DGS模型：

        使用3D高斯绘制技术训练点云模型，生成最终的3D场景点云。

def train_3dgs_model(initial_point_cloud, multi_view_images):
    model = train_3dgs(initial_point_cloud, multi_view_images)
    return model.point_cloud

        通过3D高斯绘制技术训练点云模型，最终返回生成的3D点云。

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_63129682/article/details/144061784

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