作者： AIGC开放社区 来源： AIGC开放社区

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随着大模型技术的飞速发展,基于语言和视觉的3D场景编辑方法取得了十足进步,如Instruct-NeRF2NeRF在修改和场景控制方面展示了强大功能。但在内容生成方面依然面临困难，例如，在3D场景中直接生成一只3D蝴蝶。

为了解决这一难题，谷歌瑞士公司和苏黎世联邦理工学院联合开发了InseRF模型。用户通过InseRF只需输入文本描述和选择特定区域，就能在3D场景中直接生成物品 。

例如，在一个3D桌子场景中，在桌面框选一个区域，然后在文本框中输入“生成一个茶杯”，就能快速生成一个3D茶杯模型。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.05335

InseRF生成示例

InseRF执行流程

InseRF的核心技术创新在于，通过在单个参考视角进行基于遮挡和文本指导的2D对象插入,再将其映射到3D场景 ，这样可以保证多视角下的一致性并且无需提供具体坐标数据。具体执行流程如下。

1. 在选择的场景参考视角中,基于文本提示和2D边界框生成目标对象;

2. 从参考视角中的2D图像重建目标对象的3D表征;3) 利用单眼深度估计方法，估计对象在3D场景中的位置;

3. 将对象和场景的3D表征融合为包含对象的新场景;5) 对融合的场景进行优化以进一步改进效果。

2D参考视角编辑

首先选择场景的一个渲染视角作为参考,然后在参考视角中插入目标对象的2D视图。文本提示和2D边界框用于3D空间约束,从而确保插入保持在指定的区域内。

为实现局部化的2D插入,InseRF选择了Imagen作为文本到图像生成模型,并通过再次重建的方法使其适应遮挡区域条件。

再从参考视角中提取生成对象对应的图像区域,并使用单视图重建方法SyncDreamer将其映射到3D对象 。该重建方法包含有效的3D物体几何和外观先验,有助于生成高质量的3D对象。

3D放置评估

研究人员通过单目深度估计方法，评估对象在参考视角中的深度,从而确定其在3D场景中对应的位置。

然后进行比例和距离优化,确保插入的3D对象视图与2D参考编辑匹配。最后计算出对象的旋转和平移,完成3D放置。

此外，在得到对象在场景中的位置后,将两者的NeRF表示进行融合,使其可以从不同视点渲染包含对象的新场景，以优化两个坐标系统位置不一致带来的影响。

最后,通过Instruct-NeRF2NeRF的迭代优化方法，来进一步改善3D物品插入的效果，可利用从插入对象中获得的多视角遮挡来限制优化区域。

为了测试InseRF的性能，研究人员与当前领先的三维场景编辑产品Instruct-NeRF2NeRF和Multi-View Inpainting进行了评估。InseRF可成功生成各种对象并插入到3D场景中的指定位置,并明显优于这两款产品 。

值得一提的是,InseRF只需要一个粗略的视角框,就可实现精确的对象定位,这对于用户来说非常便捷。

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