单张图像探索3D奇境：Wonderland让高质量3D场景生成更高效 AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 本文的主要作者来自多伦多大学、Snap Inc.和UCLA的研究团队。第一作者为多伦多大学博士生梁汉文和Snap Inc.的曹军力，他们专注于视频生成以及3D/4D场景生成与重建的研究，致力于创造更加真实、高质量的3D和4D场景。团队成员期待与更多志同道合的研究者们交流与合作。 在人类的认知中，从单张图像中感知并想象三维世界是一项天然的能力。我们能直观地估算距离、形状，猜想被遮挡区域的几何信息。然而，将这一复杂的认知过程赋予机器却充满挑战。最近，来自多伦多大学、Snap Inc. 和 UCLA 的研究团队推出了全新的模型 ——Wonderland，它能够从单张图像生成高质量、广范围的 3D 场景，在单视图 3D 场景生成领域取得了突破性进展。 论文地址: https://arxiv.org/abs/2412.12091 项目主页：https://snap-research.github.io/wonderland/ 技术突破：从单张图像到三维世界的关键创新 传统的 3D 重建技术往往依赖于多视角数据或逐个场景 (per-scene) 的优化，且在处理背景和不可见区域时容易失真。为解决这些问题，Wonderland 创新性地结合视频生成模型和大规模 3D 重建模型，实现了高效高质量的大规模 3D 场景生成： 向视频扩散模型中嵌入 3D 意识：通过向视频扩散模型中引入相机位姿控制，Wonderland 在视频 latent 空间中嵌入了场景的多视角信息，并能保证 3D 一致性。视频生成模型在相机运动轨迹的精准控制下，将单张图像扩展为包含丰富空间关系的多视角视频。 双分支相机控制机制：利用 ControlNet 和 LoRA 模块，Wonderland 实现了在视频生成过程中对于丰富的相机视角变化的精确控制，显著提升了多视角生成的视频质量、几何一致性和静态特征。 大规模 latent-based 3D 重建模型（LaLRM）：Wonderland 创新地引入了 3D 重建模型 LaLRM，利用视频生成模型生成的 latent 直接重构 3D 场景（feed-forward reconstruction）。重建模型的训练采用了高效的逐步训练策略，将视频 latent 空间中的信息转化为 3D 高斯点分布（3D Gaussian Splatting, 3DGS），显著降低了内存需求和重建时间成本。凭借这种设计，LaLRM 能够有效地将生成和重建任务对齐，同时在图像空间与三维空间之间建立了桥梁，实现了更加高效且一致的广阔 3D 场景构建。 效果展示 — 视频生成 基于单张图和 camera condition，实现视频生成的精准视角控制： Camera-guided 视频生成模型可以精确地遵循轨迹的条件，生成 3D-geometry 一致的高质量视频，并具有很强的泛化性，可以遵循各种复杂的轨迹，并适用于各种风格的输入图片。 更多的例子： 不同的输入图片，同样的三条相机轨迹，生成的视频： 给定输入图片和多条相机轨迹，生成视频可以深度地探索场景： 效果展示 —3D 场景生成 基于单张图，利用 LaLRM, Wonderland 可以生成高质量的、广阔的 3D 场景： (以下展示均为从建立的3DGS Rendering出的结果) 基于单张图和多条相机轨迹，Wonderland 可以深度探索和生成高质量的、广阔的 3D 场景： 卓越性能：在视觉质量和生成效率等多个维度上表现卓越 Wonderland 的主要特点在于其精确的视角控制、卓越的场景生成质量、生成的高效性和广泛的适用性。实验结果显示，该模型在多个数据集上的表现超越现有方法，包括视频生成的视角控制、视频生成的视觉质量、3D 重建的几何一致性和渲染的图像质量、以及端到端的生成速度均取得了优异的表现： 双分支相机条件策略：通过引入双分支相机条件控制策略，视频扩散模型能够生成 3D-geometry 一致的多视图场景捕捉，且相较于现有方法达到了更精确的姿态控制。 Zero-shot 3D 场景生成：在单图像输入的前提下，Wonderland 可进行高效的 3D 场景前向重建，在多个基准数据集（例如 RealEstate10K、DL3DV 和 Tanks-and-Temples）上的 3D 场景重建质量均优于现有方法。 广覆盖场景生成能力：与过去的 3D 前向重建通常受限于小视角范围或者物体级别的重建不同，Wonderland 能够高效生成广范围的复杂场景。其生成的 3D 场景不仅具备高度的几何一致性，还具有很强的泛化性，能处理 out-of-domain 的场景。 超高效率：在单张图像输入的问题设定下，利用单张 A100，Wonderland 仅需约 5 分钟即可生成完整的 3D 场景。这一速度相比需要 16 分钟的 Cat3D 提升了 3.2 倍，相较需要 3 小时的 ZeroNVS 更是提升了 36 倍。 应用场景：视频和 3D 场景内容创作的新工具 Wonderland 的出现为视频和 3D 场景的创作提供了一种崭新的解决方案。在建筑设计、虚拟现实、影视特效以及游戏开发等领域，该技术展现了广阔的应用潜力。通过其精准的视频位姿控制和具备广视角、高清晰度的 3D 场景生成能力，Wonderland 能够满足复杂场景中对高质量内容的需求，为创作者带来更多可能性。 未来展望 尽管模型表现优异，Wonderland 研发团队深知仍有许多值得提升和探索的方向。例如，进一步优化对动态场景的适配能力、提升对真实场景细节的还原度等，都是未来努力的重点。希望通过不断改进和完善，让这一研发思路不仅推动单视图 3D 场景生成技术的进步，也能为视频生成与 3D 技术在实际应用中的广泛普及贡献力量。 ?THE END转载请联系本公众号获得授权投稿或寻求报道：liyazhou@jiqizhixin.com