論文の概要: Sketch-guided Cage-based 3D Gaussian Splatting Deformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12168v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 02:18:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:36:00.601259
• Title: Sketch-guided Cage-based 3D Gaussian Splatting Deformation
• Title（参考訳）: スケッチ誘導ケージを用いた3次元ガウス平滑化加工
• Authors: Tianhao Xie, Noam Aigerman, Eugene Belilovsky, Tiberiu Popa,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (GS)は最も有望な3D表現の1つである。 本稿では,3次元GSモデルの形状を直感的に修正できる3次元GS変形システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.39701978836869
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (GS) is one of the most promising novel 3D representations that has received great interest in computer graphics and computer vision. While various systems have introduced editing capabilities for 3D GS, such as those guided by text prompts, fine-grained control over deformation remains an open challenge. In this work, we present a novel sketch-guided 3D GS deformation system that allows users to intuitively modify the geometry of a 3D GS model by drawing a silhouette sketch from a single viewpoint. Our approach introduces a new deformation method that combines cage-based deformations with a variant of Neural Jacobian Fields, enabling precise, fine-grained control. Additionally, it leverages large-scale 2D diffusion priors and ControlNet to ensure the generated deformations are semantically plausible. Through a series of experiments, we demonstrate the effectiveness of our method and showcase its ability to animate static 3D GS models as one of its key applications.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (GS)は、コンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンに大きな関心を寄せた、最も有望な3D表現の1つである。 テキストプロンプトなどの3D GSの編集機能を導入しているが、変形のきめ細かい制御は未解決のままである。 本研究では,3次元GSモデルの形状を直感的に修正できる新しい3次元GS変形システムを提案する。 提案手法では, ケージをベースとした変形とニューラルジャコビアン場の変形を組み合わせ, 精密かつきめ細かな制御を実現する。 さらに、大規模な2D拡散先行とコントロールネットを利用して、生成された変形が意味論的に妥当であることを保証します。 一連の実験を通して,本手法の有効性を実証し,静的な3D GSモデルをその重要な応用例としてアニメーション化できることを実証する。

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