文章主旨：

本文提出了一种名为“场景语言”的视觉场景表示方法，通过程序、词汇和神经嵌入来捕捉场景的结构、语义和视觉细节，显著提升场景生成的保真度和编辑能力。

关键要点：

• 引入了场景语言，通过程序、词汇和嵌入表示场景结构、语义和身份。
• 提出无需训练的推理方法，利用预训练语言模型从文本和图像中生成场景表示。
• 设计了通用渲染模块，将场景语言渲染为高保真图像。
• 场景语言在文本和图像条件下的场景生成任务中表现出更高的保真度和精确控制能力。
• 通过程序化表示实现了场景的高效编辑和复杂场景结构的表达。

内容结构：

1. 问题背景与解决方案

• 现有的场景表示方法在复杂场景生成上保真度不足，缺乏精确控制。
• 场景语言通过层次化的程序表示场景结构，结合词汇和神经嵌入捕捉语义和视觉细节。

2. 技术细节

• 定义： 场景通过程序定义层次结构，词汇表达语义，嵌入捕捉视觉细节。
• 渲染： 使用图形渲染器将场景语言解释为图像，包括高斯渲染器和其他基于神经网络或图形学的渲染技术。
• 推理： 利用预训练语言模型生成程序脚本，从文本或图像中推导场景嵌入。

3. 应用领域

• 文本条件的场景生成与编辑：通过程序化表示实现更高的保真度和精确控制。
• 图像条件的场景生成：保留输入图像的结构和内容，增强语义表达。
• 4D场景生成：支持动态场景生成和复杂时间维度表达。

4. 实验与结果

• 与基线方法相比，场景语言在保真度、提示对齐和计数准确性上表现出优势。
• 在场景编辑任务中，通过程序结构实现了高效且直观的修改。
• 支持多种渲染器，展示了表示方法的多样性与灵活性。

5. 总结与结论

• 场景语言通过程序化表示场景结构、词汇语义和嵌入视觉身份，高效生成并编辑复杂的3D和4D场景。
• 在生成场景的保真度、编辑能力和语义表达上超越了现有方法。

文章总结：

场景语言提供了一种创新的视觉场景表示方法，为复杂场景的生成和编辑带来了显著提升，适用于广泛的应用场景，展示了其技术潜力。

陆盛赟：预计未来5～10年内汽车软件的利润占比将大幅度提升

了解更多

AI生成未来

查看原文：斯坦福&UC伯克利开源突破性视觉场景生成与编辑技术，精准描绘3D/4D世界!

文章来源：

AI生成未来

扫码关注公众号