論文の概要: DGE: Direct Gaussian 3D Editing by Consistent Multi-view Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18929v3
• Date: Thu, 28 Nov 2024 17:00:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:16:31.151166
• Title: DGE: Direct Gaussian 3D Editing by Consistent Multi-view Editing
• Title（参考訳）: DGE: 一貫性のあるマルチビュー編集による直接ガウス3D編集
• Authors: Minghao Chen, Iro Laina, Andrea Vedaldi,
• Abstract要約: 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。 この問題に対する一般的なアプローチは、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。 このプロセスは、コストのかかる3D表現の反復的な更新を必要とするため、しばしば非効率である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.54566271694654
• License:
• Abstract: We consider the problem of editing 3D objects and scenes based on open-ended language instructions. A common approach to this problem is to use a 2D image generator or editor to guide the 3D editing process, obviating the need for 3D data. However, this process is often inefficient due to the need for iterative updates of costly 3D representations, such as neural radiance fields, either through individual view edits or score distillation sampling. A major disadvantage of this approach is the slow convergence caused by aggregating inconsistent information across views, as the guidance from 2D models is not multi-view consistent. We thus introduce the Direct Gaussian Editor (DGE), a method that addresses these issues in two stages. First, we modify a given high-quality image editor like InstructPix2Pix to be multi-view consistent. To do so, we propose a training-free approach that integrates cues from the 3D geometry of the underlying scene. Second, given a multi-view consistent edited sequence of images, we directly and efficiently optimize the 3D representation, which is based on 3D Gaussian Splatting. Because it avoids incremental and iterative edits, DGE is significantly more accurate and efficient than existing approaches and offers additional benefits, such as enabling selective editing of parts of the scene.
• Abstract（参考訳）: 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。 この問題に対する一般的なアプローチは、3D画像生成装置やエディタを使って3D編集プロセスをガイドし、3Dデータの必要性を回避することである。 しかし、このプロセスは、個々のビュー編集や蒸留サンプリングによって、神経放射場のような高価な3D表現を反復的に更新する必要があるため、しばしば非効率である。 このアプローチの大きな欠点は、2Dモデルからのガイダンスが複数ビューの一貫性がないため、ビュー間で一貫性のない情報を集約することによって生じる緩やかな収束である。 そこで我々は,これらの問題を2段階に解決する手法であるDirect Gaussian Editor (DGE)を導入する。 まず、InstructPix2Pixのような高品質の画像エディタをマルチビュー一貫性に修正する。 そこで本研究では,基礎となるシーンの3次元幾何学からの手がかりを取り入れた,トレーニング不要なアプローチを提案する。 第2に,複数ビューで一貫した画像列が与えられた場合,3次元ガウススプラッティングに基づく3次元表現を直接的かつ効率的に最適化する。 インクリメンタルで反復的な編集を避けるため、DGEは既存のアプローチよりもはるかに正確で効率的であり、シーンの一部を選択的に編集できるなど追加の利点がある。

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