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。

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