論文の概要: Multi-level Dynamic Style Transfer for NeRFs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00592v1
• Date: Wed, 01 Oct 2025 07:19:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.437412
• Title: Multi-level Dynamic Style Transfer for NeRFs
• Title（参考訳）: NeRFのマルチレベルダイナミックスタイル転送
• Authors: Zesheng Li, Shuaibo Li, Wei Ma, Jianwei Guo, Hongbin Zha,
• Abstract要約: MDS-NeRFは、NeRFパイプラインをスタイリング用に再設計する新しいアプローチである。 コンテンツラディアンスフィールドから多レベル特徴グリッド表現を生成するのに役立つ多レベル特徴グリッド適応器を提案する。 また、関連するスタイルの特徴を抽出し、それらをコンテンツパターンに適応的に統合する動的スタイルインジェクションモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.439070690681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the application of neural radiance fields (NeRFs) in various 3D vision tasks continues to expand, numerous NeRF-based style transfer techniques have been developed. However, existing methods typically integrate style statistics into the original NeRF pipeline, often leading to suboptimal results in both content preservation and artistic stylization. In this paper, we present multi-level dynamic style transfer for NeRFs (MDS-NeRF), a novel approach that reengineers the NeRF pipeline specifically for stylization and incorporates an innovative dynamic style injection module. Particularly, we propose a multi-level feature adaptor that helps generate a multi-level feature grid representation from the content radiance field, effectively capturing the multi-scale spatial structure of the scene. In addition, we present a dynamic style injection module that learns to extract relevant style features and adaptively integrates them into the content patterns. The stylized multi-level features are then transformed into the final stylized view through our proposed multi-level cascade decoder. Furthermore, we extend our 3D style transfer method to support omni-view style transfer using 3D style references. Extensive experiments demonstrate that MDS-NeRF achieves outstanding performance for 3D style transfer, preserving multi-scale spatial structures while effectively transferring stylistic characteristics.
• Abstract（参考訳）: 様々な3次元視覚タスクにおけるニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)の適用が拡大し続けており、多くのNeRFベースのスタイル転送技術が開発されている。 しかし、既存の手法は通常、スタイル統計を元のNeRFパイプラインに統合し、しばしばコンテンツ保存と芸術的スタイリゼーションの両方において最適な結果をもたらす。 本稿では,NeRFパイプラインをスタイリング用に再設計し,革新的な動的インジェクションモジュールを組み込んだ新手法であるNeRF(MDS-NeRF)のマルチレベル動的スタイル転送を提案する。 特に,コンテンツラディアンスフィールドからマルチレベル特徴グリッド表現の生成を支援するマルチレベル特徴グリッド適応器を提案し,シーンのマルチスケール空間構造を効果的に把握する。 さらに、関連するスタイルの特徴を抽出し、それらをコンテンツパターンに適応的に統合する動的スタイルインジェクションモジュールを提案する。 このスタイリングされたマルチレベル特徴は,提案したマルチレベルカスケードデコーダを通じて最終スタイリングされたビューに変換される。 さらに、3Dスタイルの参照を用いたOmniビュースタイルの転送をサポートするために、3Dスタイルの転送手法を拡張した。 広汎な実験により,MDS-NeRFは多スケール空間構造を保ちながらスタイリスティックな特性を効果的に伝達しながら,3Dスタイルの転写に優れた性能を発揮することが示された。

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