InstantStyleGaussian：基于 3D 高斯溅写的高效艺术风格迁移
计算机视觉与模式识别
2024-08-27 v2
摘要
我们提出了 InstantStyleGaussian，这是一种基于 3D 高斯溅写（3DGS）场景表示的创新性 3D 风格迁移方法。通过输入目标风格图像，快速生成新的 3D GS 场景。该方法针对预构建的 GS 场景进行运算，结合扩散模型与改进的迭代数据集更新策略。它利用扩散模型生成目标风格图像，将这些新图像添加到训练数据集中，并通过该数据集迭代更新和优化 GS 场景，从而显著加速风格编辑过程，同时确保生成场景的质量。大量实验结果表明，我们的方法在确保高质量风格化场景的同时，在风格迁移速度和一致性方面具有显著优势。
引用
@article{arxiv.2408.04249,
title = {InstantStyleGaussian: Efficient Art Style Transfer with 3D Gaussian Splatting},
author = {Xin-Yi Yu and Jun-Xin Yu and Li-Bo Zhou and Yan Wei and Lin-Lin Ou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.04249},
year = {2024}
}