論文の概要: GaussCtrl: Multi-View Consistent Text-Driven 3D Gaussian Splatting Editing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08733v4
- Date: Sun, 14 Jul 2024 10:31:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 01:35:33.482273
- Title: GaussCtrl: Multi-View Consistent Text-Driven 3D Gaussian Splatting Editing
- Title（参考訳）: GaussCtrl: テキスト駆動型3Dガウス分割編集
- Authors: Jing Wu, Jia-Wang Bian, Xinghui Li, Guangrun Wang, Ian Reid, Philip Torr, Victor Adrian Prisacariu,
- Abstract要約: GaussCtrlは、3D Gaussian Splatting(3DGS)によって再構成された3Dシーンを編集するテキスト駆動方式である。
私たちの重要な貢献は、複数ビューの一貫性のある編集であり、1つの画像を反復的に編集する代わりに、すべての画像を一緒に編集できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.948892064761914
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose GaussCtrl, a text-driven method to edit a 3D scene reconstructed by the 3D Gaussian Splatting (3DGS). Our method first renders a collection of images by using the 3DGS and edits them by using a pre-trained 2D diffusion model (ControlNet) based on the input prompt, which is then used to optimise the 3D model. Our key contribution is multi-view consistent editing, which enables editing all images together instead of iteratively editing one image while updating the 3D model as in previous works. It leads to faster editing as well as higher visual quality. This is achieved by the two terms: (a) depth-conditioned editing that enforces geometric consistency across multi-view images by leveraging naturally consistent depth maps. (b) attention-based latent code alignment that unifies the appearance of edited images by conditioning their editing to several reference views through self and cross-view attention between images' latent representations. Experiments demonstrate that our method achieves faster editing and better visual results than previous state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,3Dガウススティング(3DGS)によって再構成された3Dシーンをテキスト駆動で編集するGussCtrlを提案する。
まず3DGSを用いて画像の集合をレンダリングし、入力プロンプトに基づいて事前学習した2D拡散モデル(ControlNet)を用いて編集し、3Dモデルを最適化する。
これにより、以前のように3Dモデルを更新しながら、1つの画像を反復的に編集する代わりに、すべての画像を一緒に編集することが可能になる。
これにより、より高速な編集が可能となり、視覚的品質も向上する。
これは2つの条件によって達成される。
(a)自然に一貫した深度マップを活用することにより、多視点画像間の幾何的整合性を実現する深度条件付き編集。
(b)注目に基づく遅延コードアライメントは、画像の潜在表現間の自己および横断的な注目を通して、複数の参照ビューに編集を条件付けることにより、編集画像の外観を統一する。
実験により,従来の最先端手法よりも高速な編集と視覚効果が得られた。
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