論文の概要: 4D-Editor: Interactive Object-level Editing in Dynamic Neural Radiance Fields via 4D Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16858v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 02:20:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 00:04:35.266596
• Title: 4D-Editor: Interactive Object-level Editing in Dynamic Neural Radiance Fields via 4D Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 4D-Editor:4Dセマンティックセグメンテーションによる動的ニューラルラディアンスフィールドにおける対話型オブジェクトレベルの編集
• Authors: Dadong Jiang, Zhihui Ke, Xiaobo Zhou, Xidong Shi
• Abstract要約: 本稿では動的シーンにおける対話型オブジェクトレベルの編集を対象とする。 対話型セマンティック駆動編集フレームワークである4D-Editorを提案する。 4D-Editor は写真リアルな動的 NeRF 編集を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.027159474140712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper targets interactive object-level editing(e.g., deletion, recoloring, transformation, composition) in dynamic scenes. Recently, some methods aiming for flexible editing static scenes represented by neural radiance field (NeRF) have shown impressive synthesis quality, while similar capabilities in time-variant dynamic scenes remain limited. To solve this problem, we propose 4D-Editor, an interactive semantic-driven editing framework, allowing editing multiple objects in dynamic NeRF based on user strokes on a single frame. Our dynamic scene representation is built upon hybrid semantic feature fields so that the spatial-temporal consistency can be maintained after editing. In addition, we design recursive selection refinement that significantly boosts segmentation accuracy in a dynamic NeRF to aid the editing process. Moreover, we develop multi-view reprojection inpainting to fill holes caused by incomplete scene capture after editing. Extensive experiments and editing examples on real-world demonstrate that 4D-Editor achieves photo-realistic dynamic NeRF editing. Project page: https://patrickddj.github.io/4D-Editor
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的シーンにおけるインタラクティブなオブジェクトレベルの編集(削除,再色,変換,構成など)を対象とする。 近年,neural radiance field (nerf) で表現された静的シーンを柔軟に編集する手法が提案されているが,時間変化の動的シーンの類似性は限られている。 そこで本研究では,インタラクティブな意味駆動型編集フレームワークである4d-editorを提案する。 我々の動的シーン表現は、編集後の空間的時間的一貫性を維持するために、ハイブリッドなセマンティックな特徴フィールドの上に構築されている。 さらに、動的NeRFにおけるセグメント化精度を大幅に向上させ、編集プロセスを支援する再帰的選択補正を設計する。 さらに,編集後のシーンキャプチャによる穴を埋めるためのマルチビュー再描画手法を開発した。 実世界における大規模な実験と編集例により、4D-Editorが写真リアルな動的NeRF編集を実現することが示された。 プロジェクトページ:https://patrickddj.github.io/4D-Editor

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