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3D生成蓬勃发展主流方法通过事例比较和用户调查来评价方法好坏缺少客观比较指标本文提出Bench首次综合比较了不同生成方法具体来说本文设计了质量评估Quality Assessment和对齐评估Alignment Assessment前者评价生成物体的质量后者评价生成物体与文本的对齐程度针对质量评估本文提出一种多视角ImageReward的评估方法。具体来说本文以3D物体为中心构建二阶二十面体level-2 icosahedron以多面体顶点为相机位置渲染161张图片。考虑到顶部和底部不适合评价3D模型本文提出一种regional convolution mechanism基于图建模多面体顶点对应分数并平滑局部区域分数。针对对齐评估本文提出一种3D Caption GPT4的评估方法。具体来说本文以3D物体为中心构建零阶二十面体渲染12张图片。用BLIP描述每张图片并用GPT-4融合这些描述得到物体的3D描述。本文设计Prompt让GPT-4评价3D Caption和给定文本的匹配程度。最终作者通过与真实用户评分进行相关性检验验证了所提评估方法的有效性。 Method Prompt Design
本文设计了三组提示词包括单个物体single object具有环境描述的单个物体Single object with surroundings和多个物体Multiple objects。首先用GPT-4生成候选提示词人工筛选掉专有名词和地名。随后用ROUGE-L去除相似的提示词。最终得到N个不同的提示词。 Unified 3D Representation
考虑到应用便捷性本文选择Mesh作为评估3D表征。有两种方法将NeRF转换为MeshDMTet和Marching Cube本文选择性能较好的那个进行评估。 Evaluation Metrics
Quality Assessment
Mesh Normalization. 将3D场景缩放至[-1, 1]之间。Multi-Focal Capturing. 设计了5种不同的focla lengths选择文本-图片匹配分数最高的作为该点分数。Multi-View Capturing. 以物体为中心构建二阶二十面体level-2 icosahedron以多面体顶点为相机位置渲染161张图片。Scoring and Regional Convolution. 将二十面体视作图顶点为渲染图片评价分数。通过下列工作递归求得区域均值。其中是第点的相邻点。递归三次后取最高分作为3D生成物体的最终评价分数。 Alignment Assessment
本文以3D物体为中心构建零阶二十面体渲染12张图片。用BLIP描述每张图片并用GPT-4融合这些描述得到物体的3D Caption。本文设计Prompt让GPT-4评价3D Caption和给定文本的匹配程度。考虑到BLIP描述中会引入额外的细节会导致与给定文本不匹配分数降低。因此本文设计了特定的prompt让GPT-4仅考虑给定文本中的特征是否存在于3D Caption中。以下为测试样例 Prompt: You are an assessment expert responsible for prompt-prediction pairs. Your task is to score the prediction according to the following requirements: 1. Evaluate the recall, or how well the prediction covers the information in the prompt. If the prediction contains information that does not appear in the prompt, it should not be considered as bad. 2. If the prediction contains correct information about color or features in the prompt, you should also consider raising your score. 3. Assign a score between 1 and 5, with 5 being the highest. Do not provide a complete answer; give the score in the format: 3 Prompt: A photographer is capturing a beautiful butterfly with his camera Prediction: A man photographing a butterfly near a tree and map, surrounded by plants Answer: 4 Experiments
Metric Evaluation
本文首先让评估专家对6种3D生成方法的30%生成结果进行打分得到1080个分数。本文用Spearmans Kendalls 和Pearons 相关性系数进行评估。 Benchmarking Results
Experimental Setup. 本文为3组提示词每组生成100个提示词得到最终300个提示词。基于ThreeStudio测试了DreamFusionMagic3DLatentNeRFFantasia3DSJC和ProlificDreamer。渲染图片分辨率为512 x 512。对SJCMagic3D和Fantasia3D使用DMTet提取Mesh其他方法使用Marching Cube algorithm。 Comparison of different methods. 1Dreamfusion生成纹理较差不能生成较复杂的几何2Magic3D和LatentNeRF受益于coarse-to-refine策略但是对环境和多物体生成效果较差3SJC场景中噪声较多较难提取高质量3D mesh4Fantasia3D对复杂场景较难生成准确几何5ProfilifcDreamerVSD引入了大量不想管信息或几何噪声随着目标数量增加导致评价指标下降。
2D Guidance Analysis
本文用相同的提示词生成图像并计算图像分数和3D物体分数的Spearman相关性系数。实验发现所有相关性都较弱。1在text-to-3D中生成效果较好的方法相关性系数更高2在Single Object比Single Object with Surroundings好进一步优于Multiple Objects。本文认为SD在多数时间可以生成合理的2D图像却无法生成合理的3D物体这说明现有2D引导词不适用于text-to-3D方法。text-to-3D的瓶颈在于2D guidance的view consistency而不是SD本身的生成能力。 Multi-view Inconsistency Analysis
当前评分可以较好反应多脸问题Janus Problem More Results of Test Prompts
