东京大学和 RIKEN的研究人员推出一种新颖的方法STYLE-NERF2NERF，用于将二维图像的风格转换应用到三维场景中。简单来说，就是让3D场景看起来具有某种特定的艺术风格，比如印象派画作或流行艺术。论文还提到了这种方法的一些限制，比如对于细节结构如植物和树木的重建可能存在挑战，以及对于训练图像中变化较大的对象（如不同的人或物体）可能难以学习到精细的细节。未来的工作可能会探索如何克服这些限制，以及如何将这种方法应用于其他类型的3D表示和更多的特征，如场景重新照明和变形。
例如，你是一名游戏设计师，想要在游戏中创建一个具有梵高《星夜》风格的虚拟世界。使用这种方法，你可以先通过NeRF技术重建场景的3D模型，然后通过风格对齐的图像扩散模型生成具有梵高风格的多视角图像。最后，利用SWD损失函数对NeRF模型进行微调，使得整个3D场景都具有《星夜》的艺术风格。
主要功能：
- 将艺术风格应用到3D场景中，使得3D模型或场景具有特定的视觉风格。
主要特点：
- 风格多样性：能够将多种艺术风格转换到3D场景。
- 用户交互性：用户可以通过文本提示来测试和预览不同的风格效果。
- 质量竞争性：转换后的场景在视觉上与原始场景保持竞争力。
工作原理：
- 准备阶段：首先利用Neural Radiance Fields（NeRF）技术从多视角图像重建3D场景。
- 风格生成：使用风格对齐的图像扩散模型，根据给定的风格提示生成风格化的多视角图像。
- 风格转换：基于这些风格化的图像，使用Sliced Wasserstein Distance（SWD）损失函数来指导3D风格转换过程，并通过预训练的CNN模型提取特征图来细化源NeRF模型。
具体应用场景：
- 游戏和电影制作：为虚拟角色或场景添加特定的艺术风格，提高视觉吸引力。
- 虚拟现实：在VR环境中提供风格化的视觉体验。
- 艺术创作：帮助艺术家将现实世界的3D场景转换成具有个人艺术风格的数字作品。
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