个性化你的高斯：从单张图像实现一致的 3D 场景个性化

从单张参考图像个性化 3D 场景能够实现直观的用户引导编辑，这要求在不同视角之间实现多视角一致性，并与输入图像保持参考一致性。然而，由于单张图像提供的有限视角所导致的视角偏差，这些目标特别具有挑战性。由于缺乏有效将参考信息扩展到原始视角之外的机制，现有的图像条件 3DGS 个性化方法经常受到这种视角偏差的影响，并难以产生一致的结果。因此，在本文中，我们提出了用于 3D 高斯溅射（3D Gaussian Splatting, 3DGS）的一致性个性化（CP-GS）框架，该框架逐步将单视角参考外观传播到新视角。具体而言，CP-GS 集成了预训练的图像到 3D 生成和迭代 LoRA 微调，以提取和扩展参考外观，并最终通过几何线索引导的视角一致生成过程，生成忠实的多视角引导图像和个性化的 3DGS 输出。在真实世界场景上的大量实验表明，我们的 CP-GS 有效地缓解了视角偏差，实现了高质量的个性化，显著优于现有方法。