💡 站外导读：当前，高质量3D内容创作面临两大挑战：一是传统软件如Blender学习曲线陡峭、效率较低；二是AI生成工具虽快，却缺乏对场景几何与视角的精确控制。创作者常陷入‘要效率还是要精度’的两难。谷歌DeepMind推出的BlenderFusion框架，旨在破解这一困局。它通过‘对象中心化分层-基于Blender的编辑-生成合成’三步流程，将Blender的精确3D操控能力与生成模型的强大视觉合成能力深度融合，让设计师能像搭积木一样直观地编辑3D元素，并一键生成逼真合成图像，为影视、游戏、设计等领域带来效率与创意的新平衡。

BlenderFusion是Google DeepMind推出的生成式视觉合成框架，将传统的 3D 编辑软件（Blender）与AI 模型相结合，实现精准的几何编辑和多样的视觉合成。框架基于三个步骤实现，首先从源图像中提取感兴趣的对象并将其转换为可编辑的3D元素（对象中心化分层），在Blender中对对象进行多样化的编辑（基于Blender的编辑），最后用生成合成器将编辑后的元素无缝融合，生成最终的逼真图像（生成合成）。BlenderFusion在复杂视觉合成任务中表现出色，能实现对象、相机和背景的灵活、解耦且具有3D感知的操控。

BlenderFusion的主要功能

• 精确的3D几何控制：基于Blender实现对对象的精确3D编辑，包括位置、旋转、缩放等变换，以及颜色、材质、形状等属性的修改。
• 灵活的相机控制：支持独立于对象操作调整相机视角，实现复杂的视角变化。
• 复杂的场景合成：将编辑后的对象和背景无缝融合，生成逼真的最终图像，支持多对象操作和复杂的场景编辑。
• 解耦的对象和相机控制：在保持相机固定的情况下操作对象，或在保持对象固定的情况下调整相机，实现高度解耦的控制。
• 泛化能力：支持应用在未见过的场景和对象，支持从简单到复杂的编辑任务，包括渐进式多步编辑。

BlenderFusion的技术原理

• 对象中心化分层（Object-centric Layering）：用视觉基础模型（如SAM2进行分割，Depth Pro进行深度估计）从输入图像中提取对象，转换为可编辑的3D元素。可选地使用图像到3D模型（如Rodin、Hunyuan3D）生成完整的3D网格，与2.5D表面网格对齐，以便在测试时进行更灵活的编辑。
• 基于Blender的编辑（Blender-grounded Editing）：将分层步骤得到的3D对象导入Blender，基于Blender的强大功能进行多样化的编辑操作，包括对象的基本变换、属性修改、非刚性变形等。支持相机控制和背景替换，为生成合成步骤提供精确的3D控制信号。
• 生成合成（Generative Compositing）：基于扩散模型的生成合成器将Blender的渲染结果与背景融合，生成最终的逼真图像。生成合成器基于双流架构，同时处理原始场景（编辑前）和目标场景（编辑后）的信息，基于交叉视图注意力机制将两者的信息进行融合。基于源遮罩（source masking）和模拟对象抖动（simulated object jittering）两种训练策略，提高模型在复杂编辑任务中的灵活性和解耦能力。

BlenderFusion的项目地址

• 项目官网：https://blenderfusion.github.io/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2506.17450

BlenderFusion的应用场景

• 影视制作：用在电影、电视剧的视觉效果（VFX）制作，添加虚拟对象、调整场景布局、改变背景等，创建逼真的合成场景。
• 游戏开发：助力游戏开发者快速设计和编辑游戏场景，添加和调整游戏中的对象、改变相机视角等，创造逼真的游戏环境。
• 广告：帮助广告设计师制作高质量的产品展示图，突出产品特点。
• 建筑设计：建筑师和室内设计师、进行室内设计可视化，添加和调整家具、装饰品等，生成逼真的室内效果图。
• 艺术创作：艺术家借助3D编辑和生成合成能力创作独特数字艺术作品，实现创意可视化。