自 2020 年神經(jīng)輻射場(chǎng) (Neural Radiance Field, NeRF) 提出以來(lái)，將隱式表達(dá)推上了一個(gè)新的高度。作為當(dāng)前最前沿的技術(shù)之一，NeRF 快速泛化應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域，并持續(xù)受到廣泛關(guān)注。

有賴于易于優(yōu)化和連續(xù)表示的特點(diǎn)，NeRF 在 3D 場(chǎng)景重建中有著大量應(yīng)用，也帶動(dòng)了 3D 場(chǎng)景編輯領(lǐng)域的研究，如 3D 對(duì)象或場(chǎng)景的紋理重繪、風(fēng)格化等。為了進(jìn)一步提高 3D 場(chǎng)景編輯的靈活性，近期基于預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)散模型進(jìn)行 3D 場(chǎng)景編輯的方法也正在被大量探索，但由于 NeRF 的隱式表征以及 3D 場(chǎng)景的幾何特性，獲得符合文本提示的編輯結(jié)果并非易事。

為了讓文本驅(qū)動(dòng)的 3D 場(chǎng)景編輯也能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)控制，美圖影像研究院（MT Lab）與中國(guó)科學(xué)院信息工程研究所、北京航空航天大學(xué)、中山大學(xué)，共同提出了一種將文本描述和參考圖像統(tǒng)一為編輯提示的 CustomNeRF 框架，可以通過(guò)微調(diào)預(yù)訓(xùn)練的擴(kuò)散模型將參考圖像中包含的特定視覺(jué)主體 V?嵌入到混合提示中，從而滿足一般化和定制化的 3D 場(chǎng)景編輯要求。該研究成果目前已被 CVPR 2024 收錄，代碼已開(kāi)源。

• 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2312.01663
• 代碼鏈接：https://github.com/hrz2000/CustomNeRF

圖 1：CustomNeRF 在文本驅(qū)動(dòng)（左）和圖像驅(qū)動(dòng)（右）的編輯效果

CustomNeRF 解決的兩大挑戰(zhàn)

目前，基于預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)散模型進(jìn)行 3D 場(chǎng)景編輯的主流方法主要分為兩類。

其一，是使用圖像編輯模型迭代地更新數(shù)據(jù)集中的圖像，但是受限于圖像編輯模型的能力，會(huì)在部分編輯情形下失效。其二，則是利用分?jǐn)?shù)蒸餾采樣（SDS）損失對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行編輯，但由于文本和場(chǎng)景之間的對(duì)齊問(wèn)題，這類方法在真實(shí)場(chǎng)景中無(wú)法直接適配，會(huì)對(duì)非編輯區(qū)域造成不必要的修改，往往需要 mesh 或 voxel 等顯式中間表達(dá)。

此外，當(dāng)前的這兩類方法主要集中在由文本驅(qū)動(dòng)的 3D 場(chǎng)景編輯任務(wù)中，文本描述往往難以準(zhǔn)確表達(dá)用戶的編輯需求，無(wú)法將圖像中的具體概念定制化到 3D 場(chǎng)景中，只能對(duì)原始 3D 場(chǎng)景進(jìn)行一般化編輯，因此難以獲得用戶預(yù)期中的編輯結(jié)果。

事實(shí)上，獲得預(yù)期編輯結(jié)果的關(guān)鍵在于精確識(shí)別圖像前景區(qū)域，這樣能夠在保持圖像背景的同時(shí)促進(jìn)幾何一致的圖像前景編輯。

因此，為了實(shí)現(xiàn)僅對(duì)圖像前景區(qū)域進(jìn)行準(zhǔn)確編輯，該論文提出了一種局部 - 全局迭代編輯（LGIE）的訓(xùn)練方案，在圖像前景區(qū)域編輯和全圖像編輯之間交替進(jìn)行。該方案能夠準(zhǔn)確定位圖像前景區(qū)域，并在保留圖像背景的同時(shí)僅對(duì)圖像前景進(jìn)行操作。

此外，在由圖像驅(qū)動(dòng)的 3D 場(chǎng)景編輯中，存在因微調(diào)的擴(kuò)散模型過(guò)擬合到參考圖像視角，所造成的編輯結(jié)果幾何不一致問(wèn)題。對(duì)此，該論文設(shè)計(jì)了一種類引導(dǎo)的正則化，在局部編輯階段僅使用類詞來(lái)表示參考圖像的主體，并利用預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)散模型中的一般類先驗(yàn)來(lái)促進(jìn)幾何一致的編輯。

CustomNeRF 的整體流程

如圖 2 所示，CustomNeRF 通過(guò) 3 個(gè)步驟，來(lái)實(shí)現(xiàn)在文本提示或參考圖像的指導(dǎo)下精確編輯重建 3D 場(chǎng)景這一目標(biāo)。

圖 2 CustomNeRF 的整體流程圖

首先，在重建原始的 3D 場(chǎng)景時(shí)，CustomNeRF 引入了額外的 mask field 來(lái)估計(jì)除常規(guī)顏色和密度之外的編輯概率。如圖 2（a） 所示，對(duì)于一組需要重建 3D 場(chǎng)景的圖像，該論文先使用 Grouded SAM 從自然語(yǔ)言描述中提取圖像編輯區(qū)域的掩碼，結(jié)合原始圖像集訓(xùn)練 foreground-aware NeRF。在 NeRF 重建后，編輯概率用于區(qū)分要編輯的圖像區(qū)域（即圖像前景區(qū)域）和不相關(guān)的圖像區(qū)域（即圖像背景區(qū)域），以便于在圖像編輯訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行解耦合的渲染。

其次，為了統(tǒng)一圖像驅(qū)動(dòng)和文本驅(qū)動(dòng)的 3D 場(chǎng)景編輯任務(wù)，如圖 2（b）所示，該論文采用了 Custom Diffusion 的方法在圖像驅(qū)動(dòng)條件下針對(duì)參考圖進(jìn)行微調(diào)，以學(xué)習(xí)特定主體的關(guān)鍵特征。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，特殊詞 V?可以作為常規(guī)的單詞標(biāo)記用于表達(dá)參考圖像中的主體概念，從而形成一個(gè)混合提示，例如 “a photo of a V? dog”。通過(guò)這種方式，CustomNeRF 能夠?qū)ψ赃m應(yīng)類型的數(shù)據(jù)（包括圖像或文本）進(jìn)行一致且有效的編輯。

在最終的編輯階段，由于 NeRF 的隱式表達(dá)，如果使用 SDS 損失對(duì)整個(gè) 3D 區(qū)域進(jìn)行優(yōu)化會(huì)導(dǎo)致背景區(qū)域發(fā)生顯著變化，而這些區(qū)域在編輯后理應(yīng)與原始場(chǎng)景保持一致。如圖 2（c）所示，該論文提出了局部 - 全局迭代編輯（LGIE）方案進(jìn)行解耦合的 SDS 訓(xùn)練，使其能夠在編輯布局區(qū)域的同時(shí)保留背景內(nèi)容。

具體而言，該論文將 NeRF 的編輯訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行了更精細(xì)的劃分。借助 foreground-aware NeRF，CustomNeRF 可以在訓(xùn)練中靈活地控制 NeRF 的渲染過(guò)程，即在固定相機(jī)視角下，可以選擇渲染前景、背景、以及包含前景和背景的常規(guī)圖像。在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)迭代渲染前景和背景，并結(jié)合相應(yīng)的前景或背景提示，可以利用 SDS 損失在不同層面編輯當(dāng)前的 NeRF 場(chǎng)景。其中，局部的前景訓(xùn)練使得在編輯過(guò)程中能夠只關(guān)注需編輯的區(qū)域，簡(jiǎn)化復(fù)雜場(chǎng)景中編輯任務(wù)的難度；而全局的訓(xùn)練將整個(gè)場(chǎng)景考慮在內(nèi)，能夠保持前景和背景的協(xié)調(diào)性。為了進(jìn)一步保持非編輯區(qū)域不發(fā)生改變，該論文還利用編輯訓(xùn)練前的背景監(jiān)督訓(xùn)練過(guò)程中所新渲染的背景，來(lái)保持背景像素的一致性。

此外，圖像驅(qū)動(dòng) 3D 場(chǎng)景編輯中存在著加劇的幾何不一致問(wèn)題。因?yàn)榻?jīng)過(guò)參考圖像微調(diào)過(guò)的擴(kuò)散模型，在推理過(guò)程中傾向于產(chǎn)生和參考圖像視角相近的圖像，造成編輯后 3D 場(chǎng)景的多個(gè)視角均是前視圖的幾何問(wèn)題。為此，該論文設(shè)計(jì)了一種類引導(dǎo)的正則化策略，在全局提示中使用特殊描述符 V*，在局部提示中僅使用類詞，以利用預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)散模型中包含的類先驗(yàn)，使用更幾何一致的方式將新概念注入場(chǎng)景中。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

如圖 3 和圖 4 展示了 CustomNeRF 與基線方法的 3D 場(chǎng)景重建結(jié)果對(duì)比，在參考圖像和文本驅(qū)動(dòng)的 3D 場(chǎng)景編輯任務(wù)中，CustomNeRF 均取得了不錯(cuò)的編輯結(jié)果，不僅與編輯提示達(dá)成了良好的對(duì)齊，且背景區(qū)域和原場(chǎng)景保持一致。此外，表 1、表 2 展示了 CustomNeRF 在圖像、文本驅(qū)動(dòng)下與基線方法的量化比較，結(jié)果顯示在文本對(duì)齊指標(biāo)、圖像對(duì)齊指標(biāo)和人類評(píng)估中，CustomNeRF 均超越了基線方法。

圖 3 圖像驅(qū)動(dòng)編輯下與基線方法的可視化比較

圖 4 文本驅(qū)動(dòng)編輯下與基線的可視化比較

表 1 圖像驅(qū)動(dòng)編輯下與基線的定量比較

表 2 文本驅(qū)動(dòng)編輯下與基線的定量比較

總結(jié)

本論文創(chuàng)新性地提出了 CustomNeRF 模型，同時(shí)支持文本描述或參考圖像的編輯提示，并解決了兩個(gè)關(guān)鍵性挑戰(zhàn) —— 精確的僅前景編輯以及在使用單視圖參考圖像時(shí)多個(gè)視圖的一致性。該方案包括局部 - 全局迭代編輯（LGIE）訓(xùn)練方案，使得編輯操作能夠在專注于前景的同時(shí)保持背景不變；以及類引導(dǎo)正則化，減輕圖像驅(qū)動(dòng)編輯中的視圖不一致，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)，也驗(yàn)證了 CustomNeRF 在各種真實(shí)場(chǎng)景中，能夠準(zhǔn)確編輯由文本描述和參考圖像提示的 3D 場(chǎng)景。

本文轉(zhuǎn)自 機(jī)器之心 ，作者：機(jī)器之心

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