論文の概要: Customize your NeRF: Adaptive Source Driven 3D Scene Editing via Local-Global Iterative Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01663v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 06:25:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 16:14:29.447196
• Title: Customize your NeRF: Adaptive Source Driven 3D Scene Editing via Local-Global Iterative Training
• Title（参考訳）: NeRFをカスタマイズする: ローカルグローバル反復トレーニングによる適応的ソース駆動3Dシーン編集
• Authors: Runze He, Shaofei Huang, Xuecheng Nie, Tianrui Hui, Luoqi Liu, Jiao Dai, Jizhong Han, Guanbin Li, Si Liu
• Abstract要約: テキスト記述や参照画像を編集プロンプトとして統合するCustomNeRFモデルを提案する。 最初の課題に取り組むために,前景領域編集とフルイメージ編集を交互に行うローカル・グローバル反復編集(LGIE)トレーニング手法を提案する。 第2の課題として、生成モデル内のクラス事前を利用して、一貫性の問題を緩和するクラス誘導正規化を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.984277261016146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we target the adaptive source driven 3D scene editing task by proposing a CustomNeRF model that unifies a text description or a reference image as the editing prompt. However, obtaining desired editing results conformed with the editing prompt is nontrivial since there exist two significant challenges, including accurate editing of only foreground regions and multi-view consistency given a single-view reference image. To tackle the first challenge, we propose a Local-Global Iterative Editing (LGIE) training scheme that alternates between foreground region editing and full-image editing, aimed at foreground-only manipulation while preserving the background. For the second challenge, we also design a class-guided regularization that exploits class priors within the generation model to alleviate the inconsistency problem among different views in image-driven editing. Extensive experiments show that our CustomNeRF produces precise editing results under various real scenes for both text- and image-driven settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト記述や参照画像を編集プロンプトとして統合するCustomNeRFモデルを提案することで,適応的なソース駆動3Dシーン編集タスクを目標とする。 しかし, 編集プロンプトに適合する編集結果を得るには, 前景領域のみの正確な編集や, 参照画像の複数ビューの整合性などの2つの重要な課題があるため, 容易ではない。 最初の課題に取り組むために,前景領域の編集と全像編集を交互に行うローカル・グローバル反復編集(LGIE)トレーニング手法を提案する。 第2の課題として,生成モデル内のクラスプリエントを利用して,画像駆動編集における異なるビュー間の不整合問題を緩和するクラス誘導正規化も設計する。 我々のCustomNeRFは、テキストおよび画像駆動設定の両方において、様々な実環境下で正確な編集結果を生成する。

関連論文リスト

• AnyEdit: Mastering Unified High-Quality Image Editing for Any Idea [88.79769371584491]
  我々は、総合的なマルチモーダル命令編集データセットであるAnyEditを提示する。 我々は,AnyEditコレクションの多様性と品質を,初期データ多様性,適応編集プロセス,自動編集結果の選択という3つの側面を通じて保証する。 3つのベンチマークデータセットの実験によると、AnyEditは拡散ベースの編集モデルのパフォーマンスを一貫して向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T07:02:56Z)
• GenVideo: One-shot Target-image and Shape Aware Video Editing using T2I Diffusion Models [2.362412515574206]
  ターゲット画像認識型T2Iモデルを利用した動画編集のためのGenVideoを提案する。 提案手法は,編集の時間的一貫性を維持しつつ,形状や大きさの異なる対象オブジェクトで編集を処理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T23:25:27Z)
• TIP-Editor: An Accurate 3D Editor Following Both Text-Prompts And Image-Prompts [119.84478647745658]
  TIPEditorは、テキストと画像プロンプトの両方を受け入れる3Dシーン編集フレームワークであり、編集領域を指定するための3Dバウンディングボックスである。 TIP-Editorはテキストと画像のプロンプトに従って、指定されたバウンディングボックス領域で正確な編集を行うことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T12:57:05Z)
• Free-Editor: Zero-shot Text-driven 3D Scene Editing [8.966537479017951]
  大規模なデータセットが不足しているため、3次元シーン編集に特化した拡散モデルを訓練することは困難である。 モデル再学習を必要とせずに3Dシーンを編集できる「textscFree-Editor」という新しい3Dシーン編集技術を紹介した。 本手法は,SOTA(State-of-the-art)手法におけるマルチビュースタイルの不整合の問題を効果的に解決する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T08:40:57Z)
• Optimisation-Based Multi-Modal Semantic Image Editing [58.496064583110694]
  本稿では,複数の編集命令型に対応するために,推論時編集の最適化を提案する。 各損失関数の影響を調整することで、ユーザの好みに合わせてフレキシブルな編集ソリューションを構築することができる。 本手法は,テキスト,ポーズ,スクリブルといった編集条件を用いて評価し,複雑な編集を行う能力を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T15:31:11Z)
• Object-aware Inversion and Reassembly for Image Editing [61.19822563737121]
  オブジェクトレベルのきめ細かい編集を可能にするために,オブジェクト認識型インバージョンと再アセンブリ(OIR)を提案する。 画像の編集時に各編集ペアに対して最適な反転ステップを見つけるために,検索基準を用いる。 本手法は,オブジェクトの形状,色,材料,カテゴリなどの編集において,特に多目的編集シナリオにおいて優れた性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T17:59:02Z)
• Editing 3D Scenes via Text Prompts without Retraining [80.57814031701744]
  DN2Nはテキスト駆動編集方式であり、普遍的な編集機能を備えたNeRFモデルの直接取得を可能にする。 本手法では,2次元画像のテキストベース編集モデルを用いて3次元シーン画像の編集を行う。 本手法は,外観編集,天気変化,材質変化,スタイル伝達など,複数種類の編集を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-10T02:31:50Z)
• SINE: Semantic-driven Image-based NeRF Editing with Prior-guided Editing Field [37.8162035179377]
  我々は,1つの画像でニューラルラディアンスフィールドを編集できる,新しい意味駆動型NeRF編集手法を提案する。 この目的を達成するために,3次元空間における微細な幾何学的・テクスチャ的編集を符号化する事前誘導編集場を提案する。 本手法は,1枚の編集画像のみを用いた写真リアルな3D編集を実現し,実世界の3Dシーンにおけるセマンティックな編集の限界を押し上げる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T13:58:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。