論文の概要: Instruct-NeRF2NeRF: Editing 3D Scenes with Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12789v2
• Date: Thu, 1 Jun 2023 17:17:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-03 00:05:39.977549
• Title: Instruct-NeRF2NeRF: Editing 3D Scenes with Instructions
• Title（参考訳）: インストラクション-NeRF2NeRF:インストラクションによる3Dシーンの編集
• Authors: Ayaan Haque, Matthew Tancik, Alexei A. Efros, Aleksander Holynski, Angjoo Kanazawa
• Abstract要約: テキストインストラクションを用いたNeRFシーンの編集手法を提案する。 シーンのNeRFと再構成に使用される画像の収集を前提として,画像条件の拡散モデル(InstructPix2Pix)を用いてシーンを最適化しながら入力画像を反復的に編集する。 提案手法は,大規模で現実的なシーンの編集が可能であり,従来よりもリアルで目標とした編集を実現できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.51624993088687
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a method for editing NeRF scenes with text-instructions. Given a NeRF of a scene and the collection of images used to reconstruct it, our method uses an image-conditioned diffusion model (InstructPix2Pix) to iteratively edit the input images while optimizing the underlying scene, resulting in an optimized 3D scene that respects the edit instruction. We demonstrate that our proposed method is able to edit large-scale, real-world scenes, and is able to accomplish more realistic, targeted edits than prior work.
• Abstract（参考訳）: テキストインストラクションによるnrfシーンの編集手法を提案する。 シーンのNeRFと画像の再構成に使用される画像の収集を前提として,画像条件の拡散モデル(InstructPix2Pix)を用いて画像の編集を反復的に行い,編集命令を尊重する最適化された3Dシーンを生成する。 提案手法は,大規模で現実的なシーンの編集が可能であり,従来よりもリアルで目標とした編集を実現できることを示す。

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