最近気になってるText-to-Imageを応用したNeRF論文の解説

CV勉強会の発表資料です。
https://kantocv.connpass.com/event/278291/

1. 最近気になってる Text-to-Imageを応用した NeRF論文の解説 2023/4/30 しろくま@neka-nat 第58回 コンピュータビジョン勉強会
2. 自己紹介 独立系ロボットエンジニア しろくま@neka-nat https://twitter.com/neka_nat https://github.com/neka-nat • フリーでロボティクス・画像処理関連のソフトウェア開 発やってます！
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4. 自己紹介 独立系ロボットエンジニア しろくま@neka-nat https://twitter.com/neka_nat https://github.com/neka-nat • フリーでロボティクス・画像処理関連のソフトウェア開 発やってます！ • 前職は某大手JTC社員 • 好きなCV技術 ◦ 点群処理 ◦ 3次元再構成 ◦ 高速化・ハードウェアアクセラレーション • Web関連のお仕事もやってます ◦ React/TypeScript/Rust/AWS/Terraform • お仕事に関してDMなどでお気軽にご相談ください！
5. Text-to-Image • 近年、Stable Diffusionなどのテキストからの画像生成が発展してきた ◦ Diffusionモデルにより、従来よりも精細な画像ができる ◦ テキストでの指示、細かなニュアンスも反映できる ◦ テキストだけでなく、元となるImageやボーンなどからの生成も可能 • Text-to-3D/Image-to-3DがText-to-Imageの技術をベースにして発展 ◦ DreamFusion, Magic3D, Point-E, … https://research.nvidia.com/labs/dir/magic3d/ https://github.com/openai/point-e
6. 本日の発表 • NeRF自体の詳細は説明しません ◦ 「コンピュータビジョン最前線Winter2021」読んで下さい • この辺の論文いろいろありそうですが、完全に個人的に気になったやつを選んでます
7. まずはText-to-3D(NeRF)関連技術について触れておく • CLIP • DreamFields • DreamFusion
8. CLIP • Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(2021) • 画像とテキストを同じベクトル空間に埋め込むことができる • インターネットから取ってきた4億個の画像とキャプションのペアを学習 • どの画像とどのキャプションが正しいペアかを学習させる a photo of guacamole, a type of food. a photo of a television studio. https://openai.com/research/clip a photo of a airplane. … … … …
9. CLIP • 画像とテキストを同じベクトル空間に埋め込むことでZero-shot学習や画像のSemantic encodingなどに応用できる https://openai.com/research/clip
10. DreamFields • Zero-Shot Text-Guided Object Generation with Dream Fields(CVPR2022) • CLIPを使ったテキストから3Dモデル(NeRF)の生成 • 学習において3Dのデータは不要
11. DreamFields • いろんな角度からNeRFのレンダリングを行って以下のベクトルを得る ◦ レンダリング結果をCLIP画像エンコーダでベクトル化 ◦ 入力テキストをCLIPテキストエンコーダでベクトル化 • 2つのベクトルの内積の最小化をLossに設定
12. DreamFusion • DREAMFUSION: TEXT-TO-3D USING 2D DIFFUSION(2022) • DreamFieldsに比べDiffusionモデルの使用により鮮明な3Dモデルが作成可能 • CLIPは使用せず、NeRFのレンダリング結果とText-to-Imageモデル(Imagen)を使った 画像生成モデルを利用
13. DreamFusion • DreamFieldsと同様、いろんな視点でNeRFのレンダリングを行って学習
14. DreamFusion • レンダリングの工夫 ◦ 輝度(その点での発光量)ではなくAlbedo(その点での色そのもの)をNeRFの出力 に使用 ◦ ランダムな方向からの光を当てることでより多様なレンダリングができる
15. DreamFusion • ノイズ画像を生成し、レンダリング結果に付加
16. DreamFusion • レンダリング結果とノイズ画像を拡散過程でのタイムステップ分付加する ◦ タイムステップはランダムに決める • ノイズ付加画像とテキストを入力にしてパラメタ固定の画像生成モデル(Imagen)から画 像を生成する
17. DreamFusion • Imagenが予測したノイズと付加したノイズの差分を最小化するように最適化する ◦ Lossとしてはノイズの差分に拡散過程時間ステップの重みを掛けたも ◦ Lossの微分に計算しやすくする工夫を入れていて、SDS Lossと呼んでいる
18. Text-to-NeRFによってできるようになったこと • 2DのDiffusionモデルによって、より鮮明な3Dモデルが作れる • 言語による一貫性を取り入れることで2D生成モデルのみで3Dモデルができる
19. CLIPやText-to-NeRFを応用したImage-to-NeRFの論文(in 2023) • Make-It-3D: High-Fidelity 3D Creation from A Single Image with Diffusion Prior ◦ 一枚の画像から3Dオブジェクト生成 • ELICIT: One-shot Implicit Animatable Avatars with Model-based Priors ◦ 一枚の画像から3Dアバター生成
20. Make-It-3D
21. Make-It-3D • Make-It-3D: High-Fidelity 3D Creation from A Single Image with Diffusion Prior • 精巧な3Dモデルを一枚の画像から生成できるようにした • DreamFusionに比べてテクスチャの精度が高い
22. Make-It-3D全体像 • 主に2つのステージで学習する Coarse Stage 形状と大まかな見 た目を作る Refine Stage テクスチャの精度を 高める
23. Make-It-3D Coarse Stage • とりあえずリファレンス視点のみでNeRFを作る ◦ NeRFのリファレンス視点からのレンダリング結果とリファレンス画像が合うように Lossを計算 • 当然これだけだと全然3Dにならない リファレンス視点からのレンダリング画像
24. Make-It-3D Coarse Stage • 画像からキャプションを生成するモデルを使って画像のキャプションを得る ◦ BLIP-2(2023)と呼ばれるモデルを使用 ◦ この絵だと”A brown teddy bear sitting on a ground”というキャプションがつく
25. Make-It-3D Coarse Stage • DreamFusionと同様にSDS Lossを使用 • 生成したテキストと他視点の画像を入力にする • 他視点画像にノイズを付加し、テキストの条件に合うようにDiffusionモデルに入力 ◦ DreamFusionはImagenを使っていたが、本論文はStable Diffusionを使用
26. Make-It-3D Coarse Stage • さらに2つのLossを追加 ◦ 異なる視点での一貫性 ▪ 参照画像と他視点デノイズ画像のCLIPエンコーダ出力の類似度 ◦ 深度の制約 ▪ NeRFで推定した深度と学習済み単眼深度モデル(DPT)による深度の相関
27. Make-It-3D Coarse Stage • 付加した制約により、3Dモデルの一貫性と正確性が向上 ◦ Baselineはリファレンス視点のLossとSDS Lossのみ DreamFusion と同じ CLIPエンコーダ 出力の類似度追加 深度推定相関 の追加
28. Make-It-3D Refine Stage • Refine Stageではテクスチャをより精巧にしていく • Neural Point-Based Graphicsというモデルを使ってレンダリングを向上させる • Coase Stageと同様にレンダリング結果をDiffusionモデルに入力し、SDS Lossを最小化 するように学習
29. Make-It-3D Refine Stage • Neural Point-Based Graphics • 点群と画像を用いた画像レンダリング手法 • NeRFと同じようにいろんな視点での精細な画像を生成できる
30. Make-It-3D Refine Stage • Neural Point-Based Graphicsを使用するためにNeRFから点群を生成 • リファレンス画像から見えるところはそのまま投影したテクスチャを使用 • 見えてないところはNeRFのカラーおよび深度画像からテクスチャ点群を生成 リファレンス 視点 新視点
31. Make-It-3D Refine Stage • 正直Coarse Stageとの違いや効果がよく分からない • おそらく、リファレンス画像から見えているところに関してはNeural Point-Based Graphics がより精度高くレンダリングを行うと思われる • その上で見えていないところはDiffusionモデルにより、一貫性を保った形で精細なテクス チャが生成される(？)
32. Make-It-3D Refine Stage • Refine Stageにより、リファレンス画像で見えてないところが精細化されている
33. Make-It-3D 各種法の比較
34. Make-It-3D 各種法の比較
35. Make-It-3D 各種法の比較 • Dreamfusionの入力はプロンプト • Dreamfusion+はDreamfusionにリファレンス 画像のlossを足したもの • Point-Eの入力はリファレンス画像
36. Make-It-3D 各種法の比較 Make-it-3D
37. ELICIT
38. ELICIT • One-shot Implicit Animatable Avatars with Model-based Priors • 一枚の人の全身画像からアバターモデル(SMPL)を生成する手法 • 与えられた画像と異なる視点、異なるポーズ画像を生成することが可能
39. ELICIT • ベースとなっている技術 ◦ SMPL(2015) ◦ HumanNeRF(2022)
40. ELICIT ベース技術の紹介 • SMPL: A Skinned Multi-Person Linear Model ◦ 人体の形状やポーズを表現できるモデル ◦ 形状(体型)のパラメタ(10個)と関節のパラメタ(72個)からメッシュ頂点を出力 ◦ ベースとなるテンプレートのメッシュやブレンディングの重みなどを多数の人3Dモデル を使って学習して求めた
41. ELICIT ベース技術の紹介 • HumanNeRF ◦ 動画から3Dアバターを生成する手法 ◦ 3次元上の点をT字モデル上の点にマッピングするモデルを構築 ◦ マッピングされたT字モデル上でのNeRFを構築 ◦ ELICITでも同様のモデルを使用 色・密度 Mapping Model (MLP,...) 一般的な ポーズ推定 モデル
42. ELICIT • 解きたい問題 ◦ カメラの姿勢と人のポーズからアニメーションを生成 ◦ 1枚の画像からポーズ条件付きRadiance Fieldを求めたい カメラ姿勢列 人ポーズ列 ポーズ条件付き Radiance Field ボリュームレンダリング … いろんな姿勢と視点での画像
43. ELICIT • 主に3つのフェーズに分かれている ◦ 見た目の一貫性に対する学習 ◦ 幾何学的制約に対する学習 ◦ リファインメント
44. ELICIT • 主に3つのフェーズに分かれている ◦ 見た目の一貫性に対する学習 ◦ 幾何学的制約に対する学習 ◦ リファインメント
45. ELICIT • 見た目の一貫性に対する学習 • CLIPによる類似度計算 ◦ 同じ人物のポーズ違い、視点違いであればCLIPエンコーダ出力が近くなる ポーズ違い 視点違い 違う人 リファレン ス
46. ELICIT • 主に3つのフェーズに分かれている ◦ 見た目の一貫性に対する学習 ◦ 幾何学的制約に対する学習 ◦ リファインメント
47. ELICIT • 異なる視点での一貫性に対する学習 ◦ SMPLのメッシュを用いて与えられたポーズ・視点列で描画を行い輪郭を抽出
48. ELICIT • 異なる視点での一貫性に対する学習 ◦ SMPLのメッシュを用いて与えられたポーズ・視点列で描画を行い輪郭を抽出 ◦ 輪郭内およびエッジ付近でのアルファ値が近くなるようなLossを設定
49. ELICIT • 異なる視点での一貫性に対する学習 ◦ SMPLのメッシュを用いて与えられたポーズ・視点列で描画を行い輪郭を抽出 ◦ 輪郭内およびエッジ付近でのアルファ値が近くなるようなLossを設定 ▪ エッジ付近はSMPLが裸の状態であることを考慮 シルエットの中のLoss シルエットから膨らみす ぎないようにする
50. ELICIT • 主に3つのフェーズに分かれている ◦ 見た目の一貫性に対する学習 ◦ 幾何学的制約に対する学習 ◦ リファインメント
51. ELICIT • SMPLの知識を使って、体のパーツごとに切り出した画像同士のSemantic Lossを追加 (CLIPベースのもの)
52. ELICIT • オクルージョンに対するSemantic Loss • リファレンスの視点を正面として、側面と背面のカメラを用意 • 正面と背面はオクルージョンにより違いが大きすぎるので、正面と側面、側面と背面の ようにサンプルする
53. ELICIT • Semantic Lossに使用するエンコーダの比較 • CLIPベースのエンコーダ(CLIP-ViT)を使ったときの精度が高い
54. ELICIT • 他手法との比較
55. ELICIT • 他手法との比較
56. まとめ
57. まとめ • 近年発達してきているText-to-Imageをベースにした3Dモデル生成の論文を紹介しました ◦ より精細な3Dモデルの生成 ◦ 様々な視点に対する一貫性の担保 • テクスチャで誤魔化してる感はある、複雑な形状はどこまで扱えるのか • Text-to-3D/Image-to-3Dもさらに盛り上がっていきそうな感じ • 4/17にstable-dreamfusionにImage-to-3Dが追加、これも結構精度高そう ◦ https://github.com/ashawkey/stable-dreamfusion
58. 参考資料 • 論文 ◦ CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision ◦ Zero-Shot Text-Guided Object Generation with Dream Fields ◦ DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion ◦ Make-It-3D: High-Fidelity 3D Creation from A Single Image with Diffusion Prior ◦ Neural Point-Based Graphics ◦ ELICIT: One-shot Implicit Animatable Avatars with Model-based Priors ◦ SMPL ◦ HumanNeRF: Free-viewpoint Rendering of Moving People from Monocular Video • 論文以外 ◦ Mip-NeRF ICCV2021輪読会スライド - Speaker Deck ◦ 2022年版・深層学習による写実的画像合成の最新動向 - Speaker Deck ◦ 話題のOpenAIの新たな画像分類モデル CLIPを論文から徹底解説！ | DeepSquare ◦ Diffusion Models | ドクセル ◦ 世界に衝撃を与えた画像生成 AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita ◦ Dream Fieldsによるテキストから 3Dオブジェクトの自動生成（ text-to-3D synthesis） - Amaru Note ◦ 文章から3Dオブジェクトを生成するー DreamFusionー | AI-SCHOLAR ◦ 【AI論文解説】世界初！ Diffusion modelを使ってテキストから 3D生成: DreamFusionを解説 ◦ 【DL輪読会 #341 1/2】DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion ◦ 論文まとめ：BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models ◦ 拡散確率モデルと音声波形生成 - Speaker Deck ◦ 【DL輪読会】Novel View Synthesis with Diffusion Models ◦ 論文まとめ：HumanNeRF: Free-viewpoint Rendering of Moving People from Monocular Video - Qiita