論文の概要: GaussianEditor: Editing 3D Gaussians Delicately with Text Instructions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16037v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 17:58:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 14:04:51.530777
- Title: GaussianEditor: Editing 3D Gaussians Delicately with Text Instructions
- Title（参考訳）: gaussianeditor: 3d gaussianをテキスト命令で微妙に編集する
- Authors: Jiemin Fang, Junjie Wang, Xiaopeng Zhang, Lingxi Xie, Qi Tian
- Abstract要約: 本稿では,3Dガウスアンによる3Dシーンをテキストで微妙に編集する,GaussianEditorという体系的フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、トレーニング速度をはるかに速くしながら、従来の方法よりも繊細で正確な3Dシーンの編集を実現できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.97338816861813
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, impressive results have been achieved in 3D scene editing with text
instructions based on a 2D diffusion model. However, current diffusion models
primarily generate images by predicting noise in the latent space, and the
editing is usually applied to the whole image, which makes it challenging to
perform delicate, especially localized, editing for 3D scenes. Inspired by
recent 3D Gaussian splatting, we propose a systematic framework, named
GaussianEditor, to edit 3D scenes delicately via 3D Gaussians with text
instructions. Benefiting from the explicit property of 3D Gaussians, we design
a series of techniques to achieve delicate editing. Specifically, we first
extract the region of interest (RoI) corresponding to the text instruction,
aligning it to 3D Gaussians. The Gaussian RoI is further used to control the
editing process. Our framework can achieve more delicate and precise editing of
3D scenes than previous methods while enjoying much faster training speed, i.e.
within 20 minutes on a single V100 GPU, more than twice as fast as
Instruct-NeRF2NeRF (45 minutes -- 2 hours).
- Abstract（参考訳）: 近年,2次元拡散モデルに基づくテキスト命令による3次元シーン編集において印象的な結果が得られた。
しかし、現在の拡散モデルは、主に潜伏空間のノイズを予測して画像を生成し、通常、編集は画像全体に適用されるため、3Dシーンの微妙な、特に局所的な編集は困難である。
近年の3次元ガウシアン製版法に触発されて, 3次元ガウシアンをテキスト命令で繊細に編集するための体系的フレームワークgaussianeditorを提案する。
3Dガウスの明示的な性質を活かして、繊細な編集を実現するための一連のテクニックを設計する。
具体的には、まずテキスト命令に対応する関心領域(RoI)を抽出し、それを3Dガウスアンにアライメントする。
ガウスRoIは編集プロセスを制御するためにさらに使用される。
私たちのフレームワークは、以前の方法よりも繊細で正確な3dシーンの編集を可能にし、単一のv100 gpuで20分以内、instruct-nerf2nerf(45分2時間)の2倍以上の速さでトレーニング速度を享受できます。
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