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刘锋林是中国科学院计算技术研究所高林老师及其博士生刘锋林，香港城市大学傅红波老师，卡迪夫大学来煜坤老师。该项目研究工作受到国家自然科学基金委、北京市自然科学基金委、北京市科学技术委员会的资助，由信息高铁智算算力网络平台提供算力支持。
基于人工智能的数字内容生成，即AIGC，在二维图像生成领域取得了很大的成功，但在三维生成方面仍存在挑战。智能化生成三维模型在AR/VR、工业设计、建筑设计和游戏影视等方面都有应用价值，现有的智能化三维生成方法已经可以生成高质量的三维模型，但如何对生成结果进行精确控制，并对真实模型或生成的模型进行修改，从而让用户自由定制高质量的三维模型仍然是一个待解决的问题。
最近，有一篇题为《SketchDream: Sketch-based Text-to-3D Generation and Editing》的论文提出了基于线稿和文本的三维内容生成和编辑方法SketchDream [1]。该论文发表在SIGGRAPH 2024，并被收录于图形学顶级期刊ACM Transactions on Graphics。这个3D AIGC工作助你成为神笔马良，通过画笔画出三维世界，已入选SIGGRAPH精选亮点工作宣传片。
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论文：SketchDream: Sketch-based Text-to-3D Generation and Editing 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.06461 项目主页：http://www.geometrylearning.com/SketchDream/
使用该系统，即使用户不会使用复杂的三维软件，也可以基于线稿自由创作三维内容，并对真实的模型进行修改和编辑。先来看看使用 SketchDream 创作的模型的效果：
图 1 基于 SketchDream 的三维生成效果 
图 2 基于 SketchDream 的三维编辑效果
背景
最近，AI 绘画非常火爆，基于 Stable Diffusion [2] 和 ControlNet [3] 等方法，通过指定文本可以生成高真实感的二维图片。最新的视频生成方法 Sora [4]，已经可以基于文本生成高质量影视级的视频。但是，上述工作无法直接生成高质量的三维模型，更无法对现有的三维模型进行编辑和修改。
对于上述问题，DreamFusion提出了Score Distillation Sampling (SDS)的方法，利用二维图像的Diffusion model生成模型优化神经网络的场。基于文本合成任意类别的高质量的三维模型。后续一系列工作对该方法进行了改进，提升了生成的三维模型的质量，并使生成过程更加稳定。但是，仅仅基于文本，难以实现对几何细节的控制，例如物体的形状和轮廓，不同的组件的形状和位置等。为了提高可控性，许多方法使用额外的图像作为输入，生成高质量的模型，但用户依然需要提前获取合适的图片作为输入，生成高质量的模型。
三维模型的创作是一个非常重要的问题。Vox-e [11] 和 DreamEditor [12] 根据文本自适应的确定三维编辑区域，再实现基于文本的编辑效果。为了实现更精细的控制，SKED [13] 使用线稿编辑三维模型，但如何处理复杂编辑情景仍然较为困难。
线稿作为一种用户友好的交互方法，被广泛用于三维建模。艺术家们通常会先绘制物体的线稿，再进一步使用专业软件进行建模。然而，直接使用线稿生成高质量的三维物体存在挑战：首先，线稿风格多样且过于简洁，很难使用单视角的线稿约束三维物体的生成；其次，二维线稿只包含了单视角的信息，如何解决歧义性，生成侧面和背面区域较为困难。基于线稿的模型编辑则更具挑战性，如何分析并处理不同组件的关系，如何保证编编辑区域的生成质量，如何保持非编辑区域不变，都是需要解决的问题。
SketchDream 算法原理
图 3 SketchDream 的网络架构图，生成和编辑流程
基于线稿的多视角图像生成网络
给定单视角的手绘线稿后，仅在线稿对应的视角添加约束，无法生成合理的三维模型。因此，需要将线稿的信息有效地传播到三维空间中的新视角，从而合成与线稿对应的高质量的模型。SketchDream 算法构建了基于线稿的多视角图像生成的扩散模型。具体而言，算法在多视角图像生成网络 MVDream [8] 的基础上，添加了与 ControlNet 结构类似的控制网络，基于线稿控制多视角图像的特征。网络使用了 3D Self-Attention，在不同视角之间共享 Q,K,V 特征，从而生成三维一致的结果。
直接使用单视角二维线稿作为多视角图像控制网络的输入，由于缺乏三维信息和空间对应，难以实现有效的线稿控制。因此，算法使用扩散模型生成线稿对应的深度图，补充稀疏线稿缺失的几何信息。进一步，基于深度对线稿变形，从而将线稿显式地变换到相邻的新视角，其他视角则直接输入空白图像。尽管其他视角输入了空白图像，但 3D Self-Attention 保证了视角间的信息交换，从而实现对多视角图像的有效控制。
基于线稿的三维生成
为了实现高质量的三维生成，算法基于线稿的多视角图像扩散模型，反向优化神经辐射场。优化过程中，每一个迭代的步骤，使用不同的相机参数渲染模型并计算梯度，反向优化三维模型。算法基于多视角图像生成网络计算 SDS Loss，保证三维模型的几何合理性。并且，为了提升纹理细节的质量，算法基于 2D 的图像生成网络，计算 ISM Loss [14]，提高模型生成质量。算法额外添加蒙版约束和正则化项，提高线稿的对应性和模型的合理性。
基于线稿的三维编辑
为了实现精细化的编辑，算法提出了两阶段编辑方法：粗粒度编辑阶段，算法分析组件的交互关系，生成初始的编辑结果，并基于此获取更精确的三维蒙版；细粒度编辑阶段，算法对局部编辑区域进行渲染优化，并保持非编辑区域的特征，实现高质量的局部编辑效果。
具体而言，在粗粒度编辑阶段，将手绘的 2D 蒙版转换为 3D 空间中的圆柱网格模型，粗略标记编辑的区域。优化过程中，使用与生成相同的损失函数进行优化，但在非编辑区域额外添加与原始模型的 L2 损失，保持原始模型的特征。进一步，从粗略编辑的 NeRF 结果中提取网格模型，标记 3D 网格的局部区域表示待编辑的区域，获取精细化的 3D 蒙版。在细粒度编辑阶段，为了提升编辑区域的质量，算法对局部编辑区域进行渲染，添加基于线稿的 SDS 约束，并添加更精细的非编辑区域的约束，生成更高质量的编辑效果。
效果展示
如图 4 所示，给定手绘线稿和文本描述，该方法可以生成高质量的三维模型。算法生成的结果没有类别限制，结果具备合理的几何属性和高质量的纹理属性。用户可以自由变换视角，都能得到非常真实的渲染结果。
图 4 基于线稿生成的三维模型
如图 5 所示，给定真实的三维模型，用户可以选择任意的视角，对渲染出的线稿进行修改，从而编辑三维模型。该方法可以对已有模型的部件进行替换，例如左侧的修改狮子头部、更换裙子等，也可以添加新的部件，例如右侧的添加新的房间、添加翅膀等。
图 5 基于线稿的三维模型编辑结果
如图 6 所示，给定线稿和文本描述，该方法可以对应的三维模型。进一步，用户可以旋转到新的视角，对局部区域进行修改，实现三维模型的精细化定制。
图 6 基于线稿的生成和编辑效果
如图 7 所示，针对同一个三维模型，用户可以绘制不同的线稿，从而生成具备多样性的结果。线稿也实现了较为精细化的控制，实现了对鸵鸟不同颈部姿态的控制效果。
图 7 基于线稿的多样化的编辑效果
如图 8 所示，针对同一个三维模型，用户可以指定不同的文本，从而生成具备纹理多样性的结果。在给定相同线稿的情况下，可以生成黄金、铜制和石头质感的狮子头，并保持其他区域不变。
图 8 基于文本的多样化的编辑效果
结语
基于人工智能的数字内容生成技术蓬勃发展，在很多领域已经有广泛的应用。针对三维内容生成，除了保证高真实感的生成质量，如何提高用户的可控性是重要的问题。SketchDream 提供了一种可行的解决方案，基于手绘线稿，用户可以生成高质量的三维模型，并支持对真实模型的可控编辑。
基于该系统，我们无需安装繁杂的三维建模软件并学习复杂的技能，也不需要花费数个小时时间精力，仅仅通过勾勒简单的线条，普通用户也能轻松构建心中完美的三维模型，并得到高质量的渲染结果。SketchDream 已经被 ACM SIGGRAPH 2024 接收，并将刊登在期刊 ACM Transactions on Graphics 上，已入选 SIGGRAPH 精选亮点工作宣传片。
参考文献：
[1] Feng-Lin Liu, Hongbo Fu, Yu-Kun Lai, Lin Gao*. SketchDream: Sketch-based Text-to-3D Generation and Editing. ACM SIGGRAPH（TOG）. 2024
[2] Robin Rombach, Andreas Blattmann, Dominik Lorenz, Patrick Esser, Björn Ommer, High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. CVPR. 2022
[3] Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models, Lvmin Zhang and Maneesh Agrawala, ArXiv, 2023
[4] https://openai.com/sora
[5] Poole, Ben, Ajay Jain, Jonathan T. Barron, and Ben Mildenhall. Dreamfusion: Text-to-3d using 2d diffusion.
[6] Lin, Chen-Hsuan, Jun Gao, Luming Tang, Towaki Takikawa, Xiaohui Zeng, Xun Huang, Karsten Kreis, Sanja Fidler, Ming-Yu Liu, and Tsung-Yi Lin. Magic3d: High-resolution text-to-3d content creation. CVPR. 2023.
[7] Wang, Zhengyi, Cheng Lu, Yikai Wang, Fan Bao, Chongxuan Li, Hang Su, and Jun Zhu. Prolificdreamer: High-fidelity and diverse text-to-3d generation with variational score distillation. NeuIPS. 2024.
[8] Shi, Yichun, Peng Wang, Jianglong Ye, Mai Long, Kejie Li, and Xiao Yang. Mvdream: Multi-view diffusion for 3d generation. arXiv. 2023.
[9] Liu, Ruoshi, Rundi Wu, Basile Van Hoorick, Pavel Tokmakov, Sergey Zakharov, and Carl Vondrick. Zero-1-to-3: Zero-shot one image to 3d object. CVPR. 2023.
[10] Qian, Guocheng, Jinjie Mai, Abdullah Hamdi, Jian Ren, Aliaksandr Siarohin, Bing Li, Hsin-Ying Lee et al. Magic123: One image to high-quality 3d object generation using both 2d and 3d diffusion priors. ArXiv. 2023.
[11] Sella, Etai, Gal Fiebelman, Peter Hedman, and Hadar Averbuch-Elor. Vox-e: Text-guided voxel editing of 3d objects. CVPR. 2023.
[12] Zhuang, Jingyu, Chen Wang, Liang Lin, Lingjie Liu, and Guanbin Li. "Dreameditor: Text-driven 3d scene editing with neural fields." In SIGGRAPH Asia 2023 Conference Papers. 2023.
[13] Mikaeili, Aryan, Or Perel, Mehdi Safaee, Daniel Cohen-Or, and Ali Mahdavi-Amiri. Sked: Sketch-guided text-based 3d editing.CVPR. 2023.
[14] Liang, Yixun, Xin Yang, Jiantao Lin, Haodong Li, Xiaogang Xu, and Yingcong Chen. Luciddreamer: Towards high-fidelity text-to-3d generation via interval score matching. ArXiv. 2023.
