Reference-guided stylization of scenes represented by 3D Gaussian Splatting (3DGS) is important for efficient and controllable 3D content creation. Existing VGG-feature-based 3D stylization methods provide stable rendered-view optimization, but often under-represent expressive reference style cues; diffusion models offer stronger image priors, yet direct per-view or score-based diffusion guidance can lead to view drift, local artifacts, and hard-to-control appearance updates. We present DReSG, a 3D-grounded residual-feedback framework for stylized Gaussian splatting. DReSG represents attention-guided diffusion proposals as residual targets relative to the current render, and progressively absorbs these residuals into a shared Gaussian scene through multi-view Gaussian feedback. To make this feedback stable and controllable, DReSG modulates residual strength during target construction and combines coverage-aware view selection with conflict-filtered color updates during multi-view fitting. Extensive experiments demonstrate that DReSG achieves competitive reference-guided stylization while better preserving scene structure and cross-view stability. Our project page is available at https://vpx-ecnu.github.io/DReSG-website/.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

3D是英文“Three Dimensions”的简称,中文是指三维、三个维度、三个坐标,即有长、有宽、有高,换句话说,就是立体的,是相对于只有长和宽的平面(2D)而言。
【CVPR2025】DropGaussian: 稀视角高斯溅射的结构正则化
专知会员服务
9+阅读 · 2025年4月2日
【CVPR2024】VastGaussian: 用于大型场景重建的巨大三维高斯
【论文】结构GANs,Structured GANs,
专知会员服务
15+阅读 · 2020年1月16日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
学习一个宫崎骏画风的图像风格转换GAN
AI科技评论
18+阅读 · 2020年3月13日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
用 LDA 和 LSA 两种方法来降维和做 Topic 建模
AI研习社
13+阅读 · 2018年8月24日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
5+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
9+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
13+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员