論文の概要: InterGSEdit: Interactive 3D Gaussian Splatting Editing with 3D Geometry-Consistent Attention Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04961v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 13:04:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.427211
• Title: InterGSEdit: Interactive 3D Gaussian Splatting Editing with 3D Geometry-Consistent Attention Prior
• Title（参考訳）: InterGSEdit: 3D Geometry-Consistent Attentionによるインタラクティブな3Dガウス撮影
• Authors: Minghao Wen, Shengjie Wu, Kangkan Wang, Dong Liang,
• Abstract要約: InterGSEditは、ユーザの好みでキービューをインタラクティブに選択することで、高品質な3DGS編集のための新しいフレームワークである。 我々は,意図融合ネットワーク(AFN)を介して2次元交差注意と融合した3次元制約された注意を得るために,GAP3D$を計画する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6657066043195585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting based 3D editing has demonstrated impressive performance in recent years. However, the multi-view editing often exhibits significant local inconsistency, especially in areas of non-rigid deformation, which lead to local artifacts, texture blurring, or semantic variations in edited 3D scenes. We also found that the existing editing methods, which rely entirely on text prompts make the editing process a "one-shot deal", making it difficult for users to control the editing degree flexibly. In response to these challenges, we present InterGSEdit, a novel framework for high-quality 3DGS editing via interactively selecting key views with users' preferences. We propose a CLIP-based Semantic Consistency Selection (CSCS) strategy to adaptively screen a group of semantically consistent reference views for each user-selected key view. Then, the cross-attention maps derived from the reference views are used in a weighted Gaussian Splatting unprojection to construct the 3D Geometry-Consistent Attention Prior ($GAP^{3D}$). We project $GAP^{3D}$ to obtain 3D-constrained attention, which are fused with 2D cross-attention via Attention Fusion Network (AFN). AFN employs an adaptive attention strategy that prioritizes 3D-constrained attention for geometric consistency during early inference, and gradually prioritizes 2D cross-attention maps in diffusion for fine-grained features during the later inference. Extensive experiments demonstrate that InterGSEdit achieves state-of-the-art performance, delivering consistent, high-fidelity 3DGS editing with improved user experience.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splattingをベースとした3D編集は、近年、目覚ましいパフォーマンスを見せている。 しかし、マルチビュー編集は、特に非剛性変形の領域において、局所的なアーティファクト、テクスチャのぼかし、編集された3Dシーンのセマンティックなバリエーションをもたらす重要な局所的な矛盾を示すことが多い。 また,テキストのプロンプトに完全に依存している既存の編集手法は,編集プロセスを「ワンショット取引」にし,編集度を柔軟に制御することが困難であることも見出した。 これらの課題に対応するために,ユーザ好みのキービューをインタラクティブに選択することで,高品質な3DGS編集のための新しいフレームワークであるInterGSEditを提案する。 ユーザが選択したキービューごとに意味的に一貫した参照ビュー群を適応的に表示するためのCLIPベースのセマンティック一貫性選択(CSCS)戦略を提案する。 そして、基準ビューから導かれる交差アテンション写像は、重み付けされたガウス・スプレイティング・アンプロジェクション(英語版)において、3次元幾何一貫性アテンション・プライド(GAP^{3D}$)を構築するために使用される。 我々は,意図融合ネットワーク(AFN: Attention Fusion Network)を介して,2次元のクロスアテンションと融合した3次元制約された注意を得るために,GAP^{3D$を計画する。 AFNは、3次元制約された注意を早期推論時に幾何整合性に優先順位付けする適応的注意戦略を採用し、後期推論において細粒度の特徴に対して拡散中の2次元横断地図を徐々に優先順位付けする。 大規模な実験により、InterGSEditは最先端のパフォーマンスを実現し、ユーザエクスペリエンスを改善した一貫性のある高忠実な3DGS編集を提供する。

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