三维视觉中的扩散模型：综述

摘要—近年来，三维视觉已成为计算机视觉领域的关键方向，推动了自动驾驶、机器人技术、增强现实（AR）和医学成像等广泛应用。该领域依赖于从图像和视频等二维数据源中准确感知、理解和重建三维场景。扩散模型最初设计用于二维生成任务，但它们提供了更灵活的概率方法，更好地捕捉了真实世界三维数据中的多样性和不确定性。然而，传统方法往往在效率和可扩展性方面面临挑战。本文综述了当前最先进的扩散模型在三维视觉任务中的应用，包括但不限于三维物体生成、形状补全、点云重建和场景理解。我们深入讨论了扩散模型的基本数学原理，概述了其前向和反向过程，并介绍了支持这些模型处理三维数据集的各种架构进展。我们还探讨了扩散模型在三维视觉中应用所面临的主要挑战，如处理遮挡和点密度变化，以及高维数据的计算需求。最后，我们讨论了包括提升计算效率、增强多模态融合、探索大规模预训练以改善三维任务泛化能力在内的潜在解决方案。本文为这一快速发展的领域的未来探索和开发奠定了基础。

关键词—扩散模型，三维视觉，生成模型。

I. 引言

近年来，三维视觉已成为计算机视觉领域中的重要方向，推动了自动驾驶、机器人、增强现实和医学成像等各种应用。这些应用依赖于从图像和视频等二维数据源中对三维场景的准确感知、理解和重建。随着三维视觉任务的日益复杂，传统方法常常在效率和可扩展性方面遇到挑战。 扩散模型[1]–[5]最初在生成建模领域提出，并迅速发展，展现出在许多计算机视觉领域的显著潜力。基于通过一系列随机步骤转换数据的理念，这些模型在图像生成[6]–[9]、去噪[10]和修复任务[11]中取得了成功。尤其是，扩散模型在生成高质量、多样化输出方面表现出强大的生成能力，同时对噪声具备鲁棒性。 近年来，扩散模型的发展已从二维拓展到更具挑战性的三维任务[12]–[14]，如三维物体生成[15]–[17]、形状补全[18]、点云重建[20]等，标志着扩散建模与三维视觉的新时代的到来。 将扩散模型应用于三维视觉任务展现出前景，主要原因在于它们能够建模复杂的数据分布，并且在噪声处理上具备固有的鲁棒性。扩散模型为需要三维数据合成、补全或增强的任务（如形状生成[21]或深度估计[22]）提供了强大的框架。与依赖确定性算法的传统三维建模技术不同，扩散模型提供了更灵活的概率方法，可以更好地捕捉真实三维数据中的多样性和不确定性。 对扩散模型的日益关注源于它们在二维任务中生成精细高质量结果的能力，这促使研究人员探索其在三维中的应用。本文综述了将扩散模型用于三维视觉的最新方法，讨论了其潜在的优势，如在三维重建中提升精度、更好地处理遮挡和稀疏数据等。 尽管将扩散模型应用于三维视觉前景广阔，但其并非没有挑战。其中一个主要技术障碍是三维数据的复杂性增加，它可以以多种形式表示，如网格、体素或点云，每种形式都有其特定的处理需求。将扩散模型与这些异构数据结构集成仍然是一个挑战，同时三维任务的计算需求常常远远高于二维任务，导致可扩展性问题。 另一个挑战在于建模三维数据中的长距离依赖关系，扩散模型并非原生具备该能力。此外，许多三维视觉任务缺乏大规模标注数据集，这进一步增加了扩散模型的训练难度，要求大量高质量数据以实现有效泛化。 本综述聚焦于扩散模型在广泛三维视觉任务中的应用，包括但不限于三维物体生成、点云去噪、三维重建及场景理解[23]。我们回顾了多种扩散模型架构及其在三维视觉中的适应性，涵盖了过去五年的早期阶段和最新进展。特别关注于这些模型如何应对三维数据的特定挑战以及大规模三维视觉问题的计算限制。本文的主要贡献如下： * 对现有将扩散模型应用于三维视觉任务的研究进行了全面分类和总结，分析其优缺点。 * 深入分析和比较了用于三维数据的关键技术、框架和方法。 * 详细讨论了该领域当前的挑战和开放问题，以及未来研究方向，以改进三维视觉应用中的扩散模型。 * 对用于评估三维视觉任务中扩散模型的相关数据集和基准进行了广泛的回顾。

为完成本综述，我们采用了全面的文献检索策略，以确保深入探索该领域。首先确定了与主题相关的关键词和短语，如“扩散模型”、“三维视觉”以及相关概念（如“生成模型”和“三维数据的神经网络”）。我们在多个学术数据库（包括IEEE Xplore、arXiv和Google Scholar）中进行检索，重点关注过去五年的出版物，以捕捉最新进展。此外，我们优先选择经过同行评审的期刊文章、会议论文和预印本，确保包含高质量的前沿研究。通过此策略，我们旨在提供关于三维视觉中扩散模型的全面、最新的综述。 本文其余部分的组织结构如下：第二节概述扩散模型的理论基础及其在二维和三维视觉任务中的关键发展。第三节深入探讨三维视觉的核心概念，讨论不同数据表示及其挑战。第四节对扩散模型在不同三维视觉任务中的应用进行了详细回顾。第五节总结了用于评估的可用数据集和基准。最后，第六节讨论了未来方向和开放问题。

第七节为结论。

**扩散模型基础

A. 扩散模型简介 扩散模型（Diffusion Models）是一类生成模型，通过逐步将随机噪声转换为结构化数据来学习生成数据的分布。该过程包括前向扩散过程，在此过程中噪声逐步添加到数据中，以及反向过程，利用去噪算法从噪声中重建数据。这种方法旨在通过迭代去噪来建模数据分布，已证明能够在多个领域（包括三维视觉）生成高质量的样本。 扩散模型最早作为一种受非平衡热力学启发的随机过程被引入，发展迅速。尤其是在Ho等人提出去噪扩散概率模型（DDPMs）之后，扩散模型在可扩展性和采样效率方面有了显著提升。扩散模型的关键特性在于其迭代生成过程，主要包括： * 前向过程：逐步向数据添加高斯噪声。 * 反向过程：通过去噪还原数据，生成新样本。

这种框架允许扩散模型避免模式崩溃，与生成对抗网络（GANs）相比，生成出多样性更高的样本。B. 扩散模型的数学基础

C. 扩散模型的变体 1. 去噪扩散概率模型（DDPMs）：在DDPM中，前向过程逐步将高斯噪声添加到数据中，使原始数据分布转变为已知先验（通常为标准高斯分布）。反向过程则由神经网络参数化，并训练为逐步去噪。DDPM通过优化变分下界，实现高保真度图像生成(Diffusion Models in 3D …)。 1. 基于得分的生成模型（Score-Based Generative Models）：这种变体使用得分匹配技术，以更直接地估计数据分布的梯度(Diffusion Models in 3D …)。 1. 随机微分方程（SDE）：此类扩散模型的连续时间公式使其在三维生成任务中更具灵活性，例如生成点云和体素网格(Diffusion Models in 3D …)。 D. 三维视觉中的生成过程 与生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）相比，扩散模型在三维视觉任务中具有更强的生成能力，能够生成光滑的连续表面，并处理复杂的高维数据。这对于需要详细几何结构的应用（如三维形状重建）特别有利。

三维视觉基础

三维视觉领域是现代计算机视觉中不可或缺的一部分，涉及各种数据表示方法及深度学习技术，以理解和处理三维信息。三维视觉广泛应用于增强现实、虚拟现实以及自动驾驶等领域，这些应用都依赖于准确的三维场景感知与分析。

**A. 三维表示

三维数据表示是三维视觉的核心，提供了建模、分析和交互的手段。不同的表示方式各有其特点、优缺点，通常用于不同的三维任务。 二维表示

二维表示使用平面图像推断三维信息，适用于渲染与理解三维场景。通过多视图图像或深度图，可以从多个角度获取场景或物体的三维结构。

深度图：深度图表示从特定视角到场景中物体的距离，将深度信息编码成图像。它在三维重建、场景理解等应用中十分重要，因为它提供了一种整合二维图像处理技术的有效方式。 显式表示

显式表示直接定义了三维模型的几何形状，如点云、体素网格和网格。它们直观易操作，但存储复杂形状时空间需求较大。

点云：点云通过三维坐标表示物体或场景的形状。其主要优势在于对几何数据的直接捕获。然而，由于缺乏拓扑信息，点云通常需要进一步处理，以实现渲染或仿真。 1. 隐式表示 隐式表示通过数学函数定义三维几何，例如有符号距离场（SDF）和占用场。它们通常用于生成平滑、连续的表面，并能处理复杂的几何形状。

**B. 三维视觉中的深度学习方法

深度学习的进步推动了三维视觉的发展，使得自动驾驶、机器人导航等领域能够高效地分析和解释三维数据。

基于卷积的神经网络 三维卷积神经网络（3D CNN）将二维卷积扩展到体素数据，捕捉三维空间的关系，适用于体素网格处理任务。然而，三维CNN计算需求高，因此多视图CNN和球面CNN等变体在实际应用中被广泛采用。

直接点云处理方法 点云数据的处理逐步由PointNet等方法引领，这些方法通过直接操作点云数据而无需将其转换为其他形式，从而保留了数据的稀疏性与不规则性。

图神经网络 在点云上应用图神经网络（GNN）通过捕获非欧几里得结构中的关系，适合于对拓扑信息的建模。

占用网络与深度有符号距离场 占用网络和深度有符号距离场（DeepSDF）模型能有效地在复杂场景中生成详细的三维形状，在物体重建和场景理解中具有优势。

基于Transformer的架构 Transformer的引入使得长距离依赖关系的建模成为可能，尤其在三维点云数据上，表现出在自适应分割和语义理解方面的能力。

**C. 三维视觉中的挑战

遮挡 遮挡问题在三维视觉中普遍存在，尤其在物体间相互重叠的场景中。这会导致数据缺失或失真，影响物体识别和场景重建。多视图聚合和深度完成是应对此问题的常用技术。

点密度变化 由于扫描设备距离和角度的不同，点云密度可能不均匀，导致重建和特征提取的复杂度增加。点云上采样和表面插值技术被用来处理这些问题。

噪声与离群值 三维数据采集过程中常伴有噪声和离群值，影响数据的准确性。去噪滤波和离群值去除是常见的应对手段，但在精度和计算需求之间的平衡仍具挑战性。

三维视觉的复杂性及其数据的高维特性使得这一领域充满了挑战，但随着深度学习技术的不断进步，三维视觉的准确性和效率正在显著提高，为实际应用带来了新的突破。

三维扩散生成任务

扩散模型在三维数据生成任务中表现出极大的潜力，能够生成高质量的三维模型及其相关内容。这些任务涵盖了各种生成和处理三维数据的方式，使扩散模型成为三维视觉研究的重要工具。

**A. 无条件生成

无条件生成指的是不依赖于任何输入或条件（如类标签、图像或文本提示）生成三维形状或物体。在这种生成模式下，模型从随机噪声或潜在变量出发，基于学习到的数据模式生成多样化的三维结构。无条件生成常用于三维设计、虚拟环境和游戏等应用，其目的是在没有外部指导的情况下捕捉数据的底层分布，生成逼真且多样的三维输出。

Zhou等人提出的Point-Voxel Diffusion框架，是最早利用扩散模型生成三维物体的工作之一。该方法将去噪扩散模型与三维形状的概率生成模型结合，使用点-体素混合表示进行生成。模型通过一系列去噪步骤，将观察到的点云数据逆扩散回到高斯噪声状态，从而生成新的三维形状。

**B. 条件生成

在条件生成任务中，扩散模型会根据特定输入（例如图像或文本提示）生成对应的三维数据。该方法通常用于图像到三维、文本到三维转换等场景。这类任务对于三维数据合成的控制性较强，允许模型根据输入生成具有特定特征的三维结构。例如，Ren等人提出的模型结合卷积和Transformer架构，生成动态掩模以在生成过程中实现特征融合，从而在不同阶段优化全局和局部特征的平衡(Diffusion Models in 3D …)。

**C. 三维编辑与操作

三维编辑任务涉及对已有的三维数据进行修改或增强。扩散模型在这一领域展示了显著的灵活性，允许对三维场景进行细致的控制。Zheng等人开发的PointDif方法，应用扩散模型进行点云预训练，有助于在分类、分割和检测等任务中提高性能。该方法将点云预训练任务视为条件点对点生成问题，通过循环均匀采样优化策略，使模型在不同噪声水平下实现一致的恢复(Diffusion Models in 3D …)。

**D. 新视角合成

新视角合成任务主要集中于从给定的视角生成不同角度的三维图像。扩散模型能够有效处理三维数据的长距离依赖关系，并生成新的视角。Shue等人提出的Triplane Diffusion模型将三维训练场景转换为一组二维特征平面（称为triplanes），然后利用现有的二维扩散模型对这些表示进行训练，从而生成高质量的三维神经场。

**E. 深度估计

扩散模型在深度估计任务中的应用表现在通过噪声抑制的方式改善深度信息提取质量。在复杂的场景中，模型可以利用扩散过程生成连续的深度数据，有效应对噪声和不完整信息的问题。扩散模型通过生成更为平滑和准确的深度图，为三维视觉系统在动态场景中的应用提供了新的解决方案。 综上所述，扩散模型为三维视觉中的多项任务提供了有效的生成和增强工具。模型的应用不仅在无条件生成和条件生成方面取得了显著成果，还在三维数据的编辑、合成和估计等任务中展现了出色的性能。这一领域的研究仍在不断发展，未来可通过结合物理约束和多模态数据进一步提升模型的表现，为复杂和动态场景中的三维任务提供更强大的支持。

结论

本文对扩散模型在三维视觉任务中的应用进行了全面综述。扩散模型最初是为二维生成任务设计的，但随着三维数据（如点云、网格和体素网格）的处理需求增长，这些模型逐步适应了三维数据的复杂性。我们详细回顾了将扩散模型应用于三维对象生成、形状补全、点云重建和场景生成等任务的关键方法，并深入讨论了扩散模型的数学基础，包括其前向和反向过程及架构改进，使之能够处理三维数据。

此外，本文分类和分析了扩散模型在不同三维任务中的显著影响，包括从文本生成三维数据、网格生成以及新视角合成等。我们还探讨了扩散模型在三维视觉中面临的主要挑战，如遮挡处理、点密度变化以及高维数据的计算需求。针对这些挑战，我们提出了一些潜在解决方案，包括提升计算效率、增强多模态融合，以及探索使用大规模预训练以更好地在三维任务中实现泛化。

通过整合当前扩散模型在三维视觉领域的研究现状，并识别出其中的不足与机遇，本文为未来在这一快速发展的领域进行更深入的探索和开发奠定了基础。扩散模型在三维视觉中的应用还在不断进步，未来的研究有望继续优化模型的计算效率和多任务处理能力，为三维数据的生成、重建和理解开拓新的可能性。