StyleMe3D：基于多编码器对离散 3D 高斯的风格解耦化
计算机视觉与模式识别
2026-02-06 v2
摘要
当前 3D 高斯渲染风格化方法在表征多样化艺术风格方面受限，常默认于低级纹理替换或生成语义不一致的输出。本文提出 StyleMe3D，一种新型层次化框架，通过解耦多级风格表征实现全面高保真风格化，同时保持几何保真。StyleMe3D 的核心是动态风格得分蒸馏（DSSD），它利用风格感知扩散模型的隐式先验提供高层语义指导，确保风格迁移稳健且富有表现力。为进一步优化蒸馏过程，我们提出了基于 CLIP 隐空间的多模态对齐策略：一个基于 CLIP 的风格流评估器（对比风格描述符），强制中级风格相似性；一个基于 CLIP 的内容流评估器（3D 高斯质量评估），作为全局正则器以缓解典型 GS 质量退化。最后，集成 VGG 基于的同步优化尺度模块，以细粒度纹理细节进行低级层面的优化。广泛实验表明，我们的方法在保持精细几何细节的同时，实现了整个场景的连贯风格化效果，在质量和定量评估方面均显著超越最新 SOTA baseline。
引用
@article{arxiv.2504.15281,
title = {StyleMe3D: Stylization with Disentangled Priors by Multiple Encoders on 3D Gaussians},
author = {Cailin Zhuang and Yaoqi Hu and Xuanyang Zhang and Wei Cheng and Jiacheng Bao and Shengqi Liu and Yiying Yang and Xianfang Zeng and Gang Yu and Ming Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.15281},
year = {2026}
}
备注
18 pages; Project page: https://styleme3d.github.io/