論文の概要: Avatar Concept Slider: Controllable Editing of Concepts in 3D Human Avatars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13995v3
• Date: Thu, 13 Mar 2025 19:45:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:04:04.806042
• Title: Avatar Concept Slider: Controllable Editing of Concepts in 3D Human Avatars
• Title（参考訳）: アバターの概念スライダ:3次元アバターにおける概念の制御可能な編集
• Authors: Lin Geng Foo, Yixuan He, Ajmal Saeed Mian, Hossein Rahmani, Jun Liu, Christian Theobalt,
• Abstract要約: Avatar Concept Slider (ACS) は、人間のアバターにおけるセマンティックな概念の正確な編集を可能にする3Dアバター編集法である。 その結果,ACSはアバターの品質や識別属性を損なうことなく,制御可能な3Dアバター編集を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.58343458115294
• License:
• Abstract: Text-based editing of 3D human avatars to precisely match user requirements is challenging due to the inherent ambiguity and limited expressiveness of natural language. To overcome this, we propose the Avatar Concept Slider (ACS), a 3D avatar editing method that allows precise editing of semantic concepts in human avatars towards a specified intermediate point between two extremes of concepts, akin to moving a knob along a slider track. To achieve this, our ACS has three designs: Firstly, a Concept Sliding Loss based on linear discriminant analysis to pinpoint the concept-specific axes for precise editing. Secondly, an Attribute Preserving Loss based on principal component analysis for improved preservation of avatar identity during editing. We further propose a 3D Gaussian Splatting primitive selection mechanism based on concept-sensitivity, which updates only the primitives that are the most sensitive to our target concept, to improve efficiency. Results demonstrate that our ACS enables controllable 3D avatar editing, without compromising the avatar quality or its identifying attributes.
• Abstract（参考訳）: ユーザ要求に正確に適合する3次元アバターのテキストベースの編集は、自然言語の本質的曖昧さと限定的な表現性のために困難である。 そこで本研究では,Avatar Concept Slider (ACS) を提案する。Avatar Concept Slider (ACS) は,人間のアバターにおけるセマンティックな概念を,スライダートラックに沿ってノブを移動させるのと同じような2つの概念の中間点に向けて,正確に編集できる3次元アバター編集手法である。 まず、線形判別分析に基づくコンセプトスライディングロスを用いて、正確な編集のために概念固有の軸をピンポイントする。 第二に、編集中のアバターアイデンティティの保存を改善するための主成分分析に基づく属性保存損失。 さらに,提案する概念に最も敏感なプリミティブのみを更新して効率を向上する,概念感度に基づく3次元ガウス分割プリミティブ選択機構を提案する。 その結果,ACSはアバターの品質や識別属性を損なうことなく,制御可能な3Dアバター編集を可能にした。

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