還在對着二維照片裏的美好場景望眼欲穿?夢想着能身臨其境地漫步在那些迷人畫面之中?現在，這個願望有望成爲現實!來自CVPR2025的重磅研究——MIDI（Multi-Instance Diffusion for Single Image to3D Scene Generation，多實例擴散單圖到3D場景生成）橫空出世，它就像一位技藝高超的魔法師，僅憑一張普通的2D圖片，就能爲你構建出一個栩栩如生的360度3D場景。

QQ_1741743223500.png

一圖勝千言?現在還能“變”出整個世界!

想象一下，你拍攝了一張陽光灑落的咖啡館一角，照片裏有精緻的桌椅、香氣四溢的咖啡杯，以及窗外婆娑的樹影。過去，這僅僅是一張靜態的平面圖像。但有了MIDI，你只需將這張照片“喂”給它，接下來發生的事情簡直可以稱得上是“點石成金”。

MIDI的工作原理相當聰明。首先，它會對輸入的單張圖像進行智能分割，就像一位經驗老道的藝術家，能夠準確地識別出場景中的各種獨立元素，比如桌子、椅子、咖啡杯等等。這些被“拆解”開來的圖像局部，連同整體的場景環境信息，都會成爲MIDI進行3D場景構建的重要依據。

QQ_1741743289932.png

多實例同步擴散，告別“單打獨鬥”的3D建模

與其他一些逐個生成3D物體再進行組合的方法不同，MIDI採用了一種更爲高效且智能的方式——多實例同步擴散。這意味着它能夠同時對場景中的多個物體進行3D建模，這就像一個樂團同時演奏不同的樂器，最終匯聚成和諧的樂章。

更令人稱奇的是，MIDI還引入了一種新穎的多實例注意力機制。這個機制就像是場景中不同物體之間的“對話”，它能夠有效地捕捉物體之間的相互作用和空間關係，確保生成的3D場景不僅包含獨立的物體，更重要的是它們之間的擺放位置和相互影響都符合邏輯，渾然一體。這種直接在生成過程中考慮物體間關係的能力，避免了傳統方法中複雜的後處理步驟，大大提高了效率和真實感。

細節控和效率黨的福音

  • 一步到位，快速生成:MIDI無需複雜的多階段處理，就能直接從單張圖像生成可組合的3D實例。據稱，整個處理過程最快僅需40秒，這對於追求效率的用戶來說絕對是一大福音。
  • 全局感知，細節豐富:通過引入多實例注意力層和交叉注意力層，MIDI能夠充分理解全局場景的上下文信息，並將其融入到每個獨立3D物體的生成過程中，從而保證了場景的整體協調性和細節的豐富度。
  • 有限數據，強大泛化:MIDI在訓練過程中，巧妙地利用有限的場景級別數據來監督3D實例之間的交互，同時融入了大量的單物體數據進行正則化，這使得它在保持良好泛化能力的同時，也能夠準確地生成符合場景邏輯的3D模型。
  • 紋理精細，效果逼真:值得一提的是，MIDI生成的3D場景的紋理細節也毫不遜色，這得益於MV-Adapter等技術的應用，讓最終的3D場景看起來更加真實可信。

可以預見，MIDI這項技術的出現，將在諸多領域掀起一股新的浪潮。無論是遊戲開發、虛擬現實、室內設計，還是文物數字化保護，MIDI都將提供一種全新的、高效且便捷的3D內容生產方式。想象一下，未來的我們或許只需要拍攝一張照片，就能快速構建出一個可交互的3D環境，實現真正的“一鍵穿越”。

項目入口：https://huanngzh.github.io/MIDI-Page/