视频与三维场景生成：单视图三维场景重建；基于扩散模型的高保真换脸，遮挡和动态变化鲁棒性
Wonderland: Navigating 3D Scenes from a Single Image
2024-12-16｜U Toronto, Snap Inc., UCLA|🔺8
http://arxiv.org/abs/2412.12091v1
https://huggingface.co/papers/2412.12091
https://snap-research.github.io/wonderland/
研究背景与意义
在当前的计算机视觉领域，如何从单张图像中高效生成高质量的三维场景一直是一个具有挑战性的研究问题。传统的方法往往依赖于多视角数据和复杂的场景优化，导致了在处理单视图输入时的局限性，例如背景视觉质量低、重建失真等。本文提出了Wonderland，一个新颖的框架，旨在克服这些限制。其核心目标是利用视频扩散模型的潜在空间，开发出一种高效的单图像三维重建方法，能够生成高质量、广范围的三维场景。
该研究的意义在于填补了单视图三维重建技术的空白，尤其是在处理未见区域和复杂场景时的表现。通过将视频潜在空间与三维高斯点云模型相结合，Wonderland不仅提高了生成的三维场景的质量，还显著减少了内存消耗和计算时间。这一创新为未来的三维重建研究提供了新的视角和方法。
研究方法与创新
Wonderland的主要创新在于其独特的双分支相机条件引导机制。该机制使得模型能够在生成三维场景时实现精确的相机控制和多视角一致性。具体而言，Wonderland通过以下几个步骤实现其目标：
视频扩散模型的应用：通过引入相机引导的视频扩散模型，Wonderland能够生成包含多视角信息的压缩视频潜在数据。这一过程确保了生成的三维场景在视觉上具有一致性。
潜在空间的操作：与传统方法不同，Wonderland在潜在空间中进行三维重建，避免了图像空间中的复杂优化过程。这种方法不仅提高了效率，还增强了模型对未见场景的泛化能力。
高效的三维重建模型（LaLRM）：该模型直接从视频潜在数据中预测三维高斯点云，采用前馈方式进行重建。这一设计显著加快了重建过程，并在处理大规模场景时表现出色。
渐进式训练策略：为了解决视频潜在空间与三维重建之间的域间差距，Wonderland采用渐进式训练，从低分辨率的数据开始，逐步提高至高分辨率。这一策略确保了模型在各种场景下的稳定性和效果。
实验设计与结果分析
Wonderland通过一系列实验验证了其在单视图条件下的三维场景生成能力。实验包括：
数据集选择：使用RealEstate10K、DL3DV和Tanks-and-Temples等多个数据集进行训练和测试，确保模型的广泛适用性。
性能评估指标：采用Frechet Inception Distance (FID)、Frechet Video Distance (FVD)、LPIPS、PSNR和SSIM等指标对生成结果进行定量评估。
对比分析：与现有的最先进方法（如MotionCtrl、VD3D和ViewCrafter）进行对比，结果表明，Wonderland在生成质量、相机引导精度和计算效率等方面均显著优于对比方法。
结论与展望
本文提出的Wonderland框架在单图像三维重建领域展示了显著的优势，尤其是在生成高质量、广范围三维场景方面。未来的研究可以进一步探索如何将这一方法应用于更复杂的场景和实时生成任务。此外，结合其他生成模型的技术，Wonderland有潜力在多模态生成与增强现实等领域发挥更大的作用。
VividFace: A Diffusion-Based Hybrid Framework for High-Fidelity Video Face Swapping
2024-12-15｜CUHK, SenseTime Research, CPII under InnoHK|🔺6
http://arxiv.org/abs/2412.11279v1
https://huggingface.co/papers/2412.11279
https://hao-shao.com/projects/vividface.html
研究背景与意义
在视频内容生成和编辑的不断发展中，视频换脸技术逐渐成为一种重要的应用，其在娱乐、社交媒体和安全等领域的潜力不容小觑。然而，现有的换脸方法大多集中于静态图像，难以满足视频中对时间一致性和复杂场景的需求。随着对高质量换脸技术需求的增加，研究者们面临着如何在保持身份特征的同时，处理视频中的动态变化和遮挡问题的挑战。因此，本文提出了一种基于扩散模型的混合框架VividFace，旨在解决视频换脸中的关键问题，如时间一致性、身份保留和对大幅度姿态变化的鲁棒性。
研究方法与创新
VividFace框架的核心创新在于其图像-视频混合训练策略，该策略结合了静态图像和动态视频数据，以增强模型的多样性和鲁棒性。具体而言，框架引入了一个专门设计的扩散模型，并结合了VidFaceVAE（一个同时处理图像和视频的变分自编码器），以便在生成视频时更好地维护时间一致性。此外，研究者们构建了一个名为AIDT（属性-身份解耦三元组）数据集，以促进身份特征与属性特征的有效解耦，从而提高生成的面部图像在不同身份之间的迁移能力。通过将3D人脸重建技术与扩散模型相结合，框架能够有效处理大幅度的姿态变化和遮挡问题。
实验设计与结果分析
为了验证VividFace框架的有效性，研究者们进行了大量实验，比较了该方法与现有的几种主流换脸方法（如SimSwap、FSGAN等）的性能。在多个复杂场景下，VividFace展现出了优越的表现，尤其是在身份保留、时间一致性和视觉质量方面，均优于其他方法。同时，实验结果表明，该框架在推理步骤上所需的计算量也显著减少，提升了生成效率。具体的实验评估指标包括Frechet视频距离（FVD）、面部属性转移误差等，结果显示VividFace在这些指标上均表现出色。
结论与展望
本研究提出的VividFace框架为视频换脸技术提供了一种新的解决方案，展示了基于扩散模型的混合训练策略在处理动态视频中的潜力。尽管取得了显著的成果，仍需在数据集的多样性和模型的实时性能上进行进一步优化。未来的研究可以探索更复杂场景下的换脸技术，并结合其他深度学习方法，以实现更高的换脸质量和更广泛的应用领域。
