論文の概要: DATENeRF: Depth-Aware Text-based Editing of NeRFs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04526v2
• Date: Thu, 1 Aug 2024 11:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-02 14:04:46.348176
• Title: DATENeRF: Depth-Aware Text-based Editing of NeRFs
• Title（参考訳）: DATENeRF: テキストによるNeRFの編集
• Authors: Sara Rojas, Julien Philip, Kai Zhang, Sai Bi, Fujun Luan, Bernard Ghanem, Kalyan Sunkavall,
• Abstract要約: 我々は、NeRFシーンの深度情報を利用して異なる画像に2D編集を分散する塗装手法を提案する。 以上の結果から,本手法は既存のテキスト駆動型NeRFシーン編集手法よりも,より一貫性があり,ライフライクで,詳細な編集が可能であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.08848777124736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in diffusion models have shown remarkable proficiency in editing 2D images based on text prompts. However, extending these techniques to edit scenes in Neural Radiance Fields (NeRF) is complex, as editing individual 2D frames can result in inconsistencies across multiple views. Our crucial insight is that a NeRF scene's geometry can serve as a bridge to integrate these 2D edits. Utilizing this geometry, we employ a depth-conditioned ControlNet to enhance the coherence of each 2D image modification. Moreover, we introduce an inpainting approach that leverages the depth information of NeRF scenes to distribute 2D edits across different images, ensuring robustness against errors and resampling challenges. Our results reveal that this methodology achieves more consistent, lifelike, and detailed edits than existing leading methods for text-driven NeRF scene editing.
• Abstract（参考訳）: 近年の拡散モデルの進歩は,テキストプロンプトに基づく2次元画像の編集に顕著な習熟性を示している。 しかし、個々の2Dフレームの編集が複数のビューにまたがる不整合をもたらすため、これらのテクニックを拡張してNeRF(Neural Radiance Fields)のシーンを編集することは複雑である。 私たちの重要な洞察は、NeRFシーンの幾何学がこれらの2D編集を統合するブリッジとして機能できるということです。 この幾何を利用して、各2次元画像修正のコヒーレンスを高めるために、奥行き条件の制御ネットを用いる。 さらに、NeRFシーンの奥行き情報を活用して、異なる画像に2D編集を分散し、エラーに対する堅牢性を確保し、課題を再サンプリングする。 以上の結果から,本手法は既存のテキスト駆動型NeRFシーン編集手法よりも,より一貫性があり,ライフライクで,詳細な編集が可能であることが判明した。

関連論文リスト

• A Survey of Multimodal-Guided Image Editing with Text-to-Image Diffusion Models [117.77807994397784]
  画像編集は、ユーザーが特定の要求を満たすために、与えられた合成画像または実際の画像を編集することを目的としている。 この分野での最近の顕著な進歩は、テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルの開発に基づいている。 T2Iベースの画像編集手法は、編集性能を大幅に向上させ、マルチモーダル入力でガイドされたコンテンツを修正するためのユーザフレンドリーなインタフェースを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T17:58:52Z)
• NeRF-Insert: 3D Local Editing with Multimodal Control Signals [97.91172669905578]
  NeRF-InsertはNeRF編集フレームワークで、ユーザーは柔軟なレベルのコントロールで高品質なローカル編集ができる。 我々は,シーン編集を塗装上の問題として捉え,シーンのグローバルな構造を保たせるようにした。 以上の結果から,視覚的品質が向上し,元のNeRFとの整合性も向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-30T02:04:49Z)
• ViCA-NeRF: View-Consistency-Aware 3D Editing of Neural Radiance Fields [45.020585071312475]
  ViCA-NeRFはテキストによる3D編集のための最初のビュー一貫性対応方式である。 我々は、異なるビューにまたがって編集情報を明示的に伝達する正規化の2つの源を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T18:59:09Z)
• Customize your NeRF: Adaptive Source Driven 3D Scene Editing via Local-Global Iterative Training [61.984277261016146]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T06:25:06Z)
• ED-NeRF: Efficient Text-Guided Editing of 3D Scene with Latent Space NeRF [60.47731445033151]
  ED-NeRFと呼ばれる新しい3次元NeRF編集手法を提案する。 現実のシーンを、ユニークな精細化層を通して、潜時拡散モデル(LDM)の潜時空間に埋め込む。 このアプローチにより、より高速であるだけでなく、より編集しやすいNeRFバックボーンが得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T10:28:38Z)
• 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)
• Instruct-NeRF2NeRF: Editing 3D Scenes with Instructions [109.51624993088687]
  テキストインストラクションを用いたNeRFシーンの編集手法を提案する。 シーンのNeRFと再構成に使用される画像の収集を前提として,画像条件の拡散モデル(InstructPix2Pix)を用いてシーンを最適化しながら入力画像を反復的に編集する。 提案手法は,大規模で現実的なシーンの編集が可能であり,従来よりもリアルで目標とした編集を実現できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T17:57:57Z)

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。