SceneTransfer|图像风格转换数据集|室内设计数据集

arXiv2025-02-15 更新2025-02-27 收录

图像风格转换

室内设计

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https://restyle3d.github.io/

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资源简介：

SceneTransfer数据集是由斯坦福大学、ETH苏黎世和Zillow集团创建的，包含25个室内设计图像和31个室内场景，共243对风格-场景。该数据集旨在用于场景级别的外观转换任务，通过将单个风格图像的样式转移到多视角捕捉的真实世界场景中，以实现精细化和一致性的风格转换效果。

提供机构：

斯坦福大学, ETH苏黎世, Zillow集团

创建时间：

2025-02-15

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SceneTransfer数据集的构建方式是通过结合多视角场景和室内设计图像，以实现场景级别的外观转换。该数据集包含了25个室内设计图像和31个室内场景，共计243个风格-场景对，涵盖了卧室、客厅和厨房等多种类别。这些数据来源于不同的室内场景，通过多视角图像或视频捕捉，确保了场景的多样性和丰富性。此外，数据集还包含了对应的开词汇全景分割预测，以建立风格图像和真实世界图像之间的密集、实例级别的对应关系，从而确保每个物体都使用语义匹配的纹理进行风格化。

特点

SceneTransfer数据集的特点主要体现在以下几个方面：首先，该数据集采用了多视角图像，能够更好地捕捉场景的三维结构信息，从而实现更精确的外观转换。其次，数据集包含了对应的开词汇全景分割预测，能够建立风格图像和真实世界图像之间的密集、实例级别的对应关系，从而确保每个物体都使用语义匹配的纹理进行风格化。最后，数据集还包含了不同类别的室内场景，能够满足不同风格转换的需求，具有较高的实用价值。

使用方法

SceneTransfer数据集的使用方法主要包括以下几个方面：首先，用户需要选择一个风格图像，并将其与数据集中的场景图像进行匹配。然后，利用ReStyle3D框架，将风格图像的外观转换为场景图像，同时保持场景的结构和语义一致性。最后，用户可以根据需要对转换后的场景图像进行进一步的处理和优化，以满足实际应用的需求。需要注意的是，ReStyle3D框架的训练和使用需要一定的计算机资源，建议在具备相应硬件条件的环境下进行。

背景与挑战

背景概述

SceneTransfer数据集的创建旨在解决从单一风格图像到真实世界场景的语义外观转移问题。该数据集由斯坦福大学的研究团队于2025年开发，旨在通过语义对应和多视图一致性来实现精确且一致的样式化。该数据集的核心研究问题是如何将一个风格图像的样式精确地转移到多个视图的真实场景中，同时保持场景的结构和细节。该数据集的发布对室内设计、虚拟布景和3D一致样式化等领域产生了重要影响，为相关领域的研究和应用提供了宝贵的资源和参考。

当前挑战

SceneTransfer数据集在解决领域问题过程中面临了多个挑战。首先，现有的样式化方法往往忽略了图像中单个对象或区域之间的语义对应关系，导致样式化效果不精确。其次，当场景由多个图像表示时，确保多视图一致性进一步增加了任务难度。此外，现有的多视图图像编辑方法通常需要已知的相机姿态和现有的3D场景表示，这使得它们难以处理稀疏或随意捕获的视图。SceneTransfer数据集的构建过程中，研究人员采用了开放式词汇分割来建立密集的实例级对应关系，并使用深度学习和扩散模型等技术来解决这些挑战。

常用场景

经典使用场景

SceneTransfer数据集被广泛应用于场景级外观迁移的研究中。研究人员通常使用该数据集来评估和比较不同的外观迁移算法的性能。例如，可以训练一个模型，使其能够根据给定的风格图像，将这种风格迁移到多个视角的真实场景中。这可以用于室内设计、虚拟装饰等领域，使设计者能够更直观地看到设计效果。

衍生相关工作

SceneTransfer数据集衍生了许多相关的工作，如ReStyle3D框架。ReStyle3D框架是一个两阶段流程，首先通过将语义注意力机制注入到预训练的扩散模型中，实现无训练的风格迁移。然后，通过训练一个扭曲和细化网络，将风格化结果从单视角提升到多个视角，保持全局一致性。这些工作不仅推动了场景级外观迁移技术的发展，也为室内设计、虚拟装饰等领域带来了新的可能性。

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