論文の概要: View-Consistent 3D Editing with Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11868v2
- Date: Wed, 20 Mar 2024 15:22:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 13:39:48.348621
- Title: View-Consistent 3D Editing with Gaussian Splatting
- Title(参考訳): ガウススプラッティングによるビュー一貫性3次元編集
- Authors: Yuxuan Wang, Xuanyu Yi, Zike Wu, Na Zhao, Long Chen, Hanwang Zhang,
- Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、3D編集に革命をもたらした。
現在、拡散ベースの2D編集モデルを用いて、マルチビューレンダリング画像を修正し、3DGSモデルの編集をガイドしている。
画像編集プロセスに3DGSをシームレスに組み込む新しいフレームワークであるView-Consistent Editing (VcEdit)を導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 50.6460814430094
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advent of 3D Gaussian Splatting (3DGS) has revolutionized 3D editing, offering efficient, high-fidelity rendering and enabling precise local manipulations. Currently, diffusion-based 2D editing models are harnessed to modify multi-view rendered images, which then guide the editing of 3DGS models. However, this approach faces a critical issue of multi-view inconsistency, where the guidance images exhibit significant discrepancies across views, leading to mode collapse and visual artifacts of 3DGS. To this end, we introduce View-consistent Editing (VcEdit), a novel framework that seamlessly incorporates 3DGS into image editing processes, ensuring multi-view consistency in edited guidance images and effectively mitigating mode collapse issues. VcEdit employs two innovative consistency modules: the Cross-attention Consistency Module and the Editing Consistency Module, both designed to reduce inconsistencies in edited images. By incorporating these consistency modules into an iterative pattern, VcEdit proficiently resolves the issue of multi-view inconsistency, facilitating high-quality 3DGS editing across a diverse range of scenes.
- Abstract(参考訳): 3D Gaussian Splatting (3DGS)の出現は、3D編集に革命をもたらし、効率よく高忠実なレンダリングを提供し、正確な局所的な操作を可能にした。
現在、拡散ベースの2D編集モデルを用いて、マルチビューレンダリング画像を修正し、3DGSモデルの編集をガイドしている。
しかし、このアプローチは多視点不整合の重要な問題に直面しており、誘導画像はビュー間で大きな相違を示し、モード崩壊と3DGSの視覚的アーティファクトをもたらす。
この目的のために、3DGSをシームレスに画像編集プロセスに組み込む新しいフレームワークであるView-Consistent Editing (VcEdit)を導入する。
VcEditには、Cross-attention Consistency ModuleとEditing Consistency Moduleという2つの革新的な一貫性モジュールがある。
これらの一貫性モジュールを反復的なパターンに組み込むことで、VcEditは多視点不整合の問題を解決し、様々な場面で高品質な3DGS編集を容易にする。
関連論文リスト
- DragGaussian: Enabling Drag-style Manipulation on 3D Gaussian Representation [57.406031264184584]
DragGaussianは、3D Gaussian Splattingをベースにした3Dオブジェクトのドラッグ編集フレームワークである。
我々の貢献は、新しいタスクの導入、インタラクティブなポイントベース3D編集のためのDragGaussianの開発、質的かつ定量的な実験によるその効果の包括的検証などである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-09T14:34:05Z) - DGE: Direct Gaussian 3D Editing by Consistent Multi-view Editing [72.54566271694654]
オープンな言語命令に基づいて3Dオブジェクトやシーンを編集する際の問題点を考察する。
この問題を解決するための確立されたパラダイムは、3D編集プロセスをガイドするために2Dイメージジェネレータまたはエディタを使用することである。
これは、神経放射場のような計算コストのかかる3D表現を更新する必要があるため、しばしば遅くなる。
そこで我々は,これらの問題に2つの方法で対処する手法であるDirect Gaussian Editor (DGE)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-29T17:59:30Z) - Generic 3D Diffusion Adapter Using Controlled Multi-View Editing [44.99706994361726]
オープンドメインの3Dオブジェクト合成は、限られたデータと高い計算複雑性のために、画像合成に遅れを取っている。
本稿では,SDEditの3次元版として機能するMVEditを提案する。
MVEditはトレーニング不要の3Dアダプタを通じて3D一貫性を実現し、最後の2Dビューをコヒーレントな3D表現に変換する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-18T17:59:09Z) - GaussCtrl: Multi-View Consistent Text-Driven 3D Gaussian Splatting Editing [38.948892064761914]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T17:35:28Z) - Consolidating Attention Features for Multi-view Image Editing [126.19731971010475]
本研究では,空間制御に基づく幾何学的操作に着目し,様々な視点にまたがって編集プロセスを統合する手法を提案する。
編集画像の内部クエリ機能に基づいて訓練されたニューラルラジアンス場QNeRFを紹介する。
拡散時間の経過とともにクエリをよりよく統合する、プログレッシブで反復的な手法により、プロセスを洗練します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T18:50:18Z) - Plasticine3D: Non-rigid 3D editting with text guidance [24.75903764018142]
プラスチック3Dは、汎用的で、高忠実で、フォトリアリスティックで、制御可能な非剛性編集パイプラインである。
本研究は, 編集過程を幾何学的編集段階とテクスチャ的編集段階に分割し, より詳細な, フォトリアリスティックな結果を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-15T09:01:54Z) - Efficient-NeRF2NeRF: Streamlining Text-Driven 3D Editing with Multiview
Correspondence-Enhanced Diffusion Models [83.97844535389073]
3Dコンテンツ編集の普及を妨げている大きな障害は、その時間集約的な処理である。
共振器の正規化を拡散モデルに組み込むことで,3次元編集のプロセスを大幅に高速化できることを示す。
多くのシナリオにおいて,提案手法はベースライン法と比較して10$times$の高速化を実現し,2分で3Dシーンの編集を完了させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T23:27:17Z) - 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)
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。