論文の概要: Towards Multi-View Consistent Style Transfer with One-Step Diffusion via Vision Conditioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10130v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 12:02:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:14.790612
• Title: Towards Multi-View Consistent Style Transfer with One-Step Diffusion via Vision Conditioning
• Title（参考訳）: ビジョン・コンディショニングによるワンステップ拡散を用いた多視点整合型移動に向けて
• Authors: Yushen Zuo, Jun Xiao, Kin-Chung Chan, Rongkang Dong, Cuixin Yang, Zongqi He, Hao Xie, Kin-Man Lam,
• Abstract要約: 提案手法により生成した異なる視点からのスティル化画像は、構造的整合性が良く、歪みも少ない、優れた視覚的品質を実現する。 本手法は,3次元情報のないスタイリング画像における構造情報と多視点整合性を効果的に保存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.43848969320173
• License:
• Abstract: The stylization of 3D scenes is an increasingly attractive topic in 3D vision. Although image style transfer has been extensively researched with promising results, directly applying 2D style transfer methods to 3D scenes often fails to preserve the structural and multi-view properties of 3D environments, resulting in unpleasant distortions in images from different viewpoints. To address these issues, we leverage the remarkable generative prior of diffusion-based models and propose a novel style transfer method, OSDiffST, based on a pre-trained one-step diffusion model (i.e., SD-Turbo) for rendering diverse styles in multi-view images of 3D scenes. To efficiently adapt the pre-trained model for multi-view style transfer on small datasets, we introduce a vision condition module to extract style information from the reference style image to serve as conditional input for the diffusion model and employ LoRA in diffusion model for adaptation. Additionally, we consider color distribution alignment and structural similarity between the stylized and content images using two specific loss functions. As a result, our method effectively preserves the structural information and multi-view consistency in stylized images without any 3D information. Experiments show that our method surpasses other promising style transfer methods in synthesizing various styles for multi-view images of 3D scenes. Stylized images from different viewpoints generated by our method achieve superior visual quality, with better structural integrity and less distortion. The source code is available at https://github.com/YushenZuo/OSDiffST.
• Abstract（参考訳）: 3Dシーンのスタイリングは、3Dビジョンにおいてますます魅力的なトピックとなっている。 画像スタイルの転送は有望な結果によって広く研究されているが、直接3Dシーンに2Dスタイルの転送手法を適用すると、しばしば3D環境の構造的・多視点特性の維持に失敗し、異なる視点からの画像に不快な歪みが生じる。 これらの課題に対処するために,拡散モデルに先行する顕著な生成手法を活用し,事前学習した1ステップ拡散モデル(SD-Turbo)に基づいて3Dシーンの多視点画像に多様なスタイルを描画する新しいスタイル転送手法,OSDiffSTを提案する。 小さなデータセット上でのマルチビュースタイル転送のための事前学習モデルを効率的に適用するために、参照スタイル画像からスタイル情報を抽出し、拡散モデルの条件入力として機能し、適応のための拡散モデルにLoRAを用いる視覚条件モジュールを導入する。 さらに,2つの特定の損失関数を用いて,色分布のアライメントとスタイリング画像とコンテンツ画像の構造的類似性を検討する。 その結果,スタイリング画像の構造情報とマルチビューの整合性を3次元情報なしで効果的に保存できることがわかった。 実験により,本手法は3次元シーンのマルチビュー画像に対して,様々なスタイルを合成する上で,他の有望なスタイル転送手法よりも優れていることが示された。 提案手法により生成した異なる視点からのスティル化画像は、構造的整合性が良く、歪みも少ない、優れた視覚的品質を実現する。 ソースコードはhttps://github.com/YushenZuo/OSDiffSTで入手できる。

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