ART3D：用于文本引导艺术场景生成的 3D 高斯溅写
计算机视觉与模式识别
2024-05-20 v1
摘要
本文探索了 3D 艺术场景生成中的现有挑战，引入 ART3D 框架，将扩散模型和 3D 高斯溅写技术相结合。我们的方法通过一种创新的图像语义传递算法，有效弥合了艺术图像与真实图像之间的差距。利用深度信息和初始艺术图像，我们生成点云图，以解决领域差异。此外，我们提出了深度一致性模块以增强 3D 场景一致性。最终，3D 场景作为优化高斯溅写的初始点。实验结果表明，ART3D 在内容和结构一致性指标上均优于现有方法。ART3D 显著推动了人工智能艺术创作领域的发展，为生成高质量 3D 艺术场景提供了创新解决方案。
引用
@article{arxiv.2405.10508,
title = {ART3D: 3D Gaussian Splatting for Text-Guided Artistic Scenes Generation},
author = {Pengzhi Li and Chengshuai Tang and Qinxuan Huang and Zhiheng Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.10508},
year = {2024}
}
备注
Accepted at CVPR 2024 Workshop on AI3DG