論文の概要: GaussEdit: Adaptive 3D Scene Editing with Text and Image Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.26055v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 10:31:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.508837
• Title: GaussEdit: Adaptive 3D Scene Editing with Text and Image Prompts
• Title（参考訳）: GaussEdit: テキストと画像のプロンプトによる適応的な3Dシーン編集
• Authors: Zhenyu Shu, Junlong Yu, Kai Chao, Shiqing Xin, Ligang Liu,
• Abstract要約: GaussEditは、テキストと画像プロンプトでガイドされた適応的な3Dシーン編集のためのフレームワークである。 ユーザが指定したコンセプトを3Dシーンにうまく埋め込むことで、GaussEditは詳細なユーザー主導の3Dシーン編集のための強力なツールだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.84270195938639
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents GaussEdit, a framework for adaptive 3D scene editing guided by text and image prompts. GaussEdit leverages 3D Gaussian Splatting as its backbone for scene representation, enabling convenient Region of Interest selection and efficient editing through a three-stage process. The first stage involves initializing the 3D Gaussians to ensure high-quality edits. The second stage employs an Adaptive Global-Local Optimization strategy to balance global scene coherence and detailed local edits and a category-guided regularization technique to alleviate the Janus problem. The final stage enhances the texture of the edited objects using a sophisticated image-to-image synthesis technique, ensuring that the results are visually realistic and align closely with the given prompts. Our experimental results demonstrate that GaussEdit surpasses existing methods in editing accuracy, visual fidelity, and processing speed. By successfully embedding user-specified concepts into 3D scenes, GaussEdit is a powerful tool for detailed and user-driven 3D scene editing, offering significant improvements over traditional methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキストと画像プロンプトでガイドされた適応型3Dシーン編集フレームワークであるGaussEditについて述べる。 GaussEditは、3D Gaussian Splattingをシーン表現のバックボーンとして活用し、3段階のプロセスを通じて、便利な関心領域の選択と効率的な編集を可能にする。 最初の段階は、高品質な編集を保証するために3Dガウスを初期化することである。 第2段階では、グローバルシーンのコヒーレンスと詳細なローカル編集のバランスをとるための適応的グローバル-ローカル最適化戦略と、Janus問題を軽減するためのカテゴリ誘導正規化手法が採用されている。 最終段階は、高度な画像合成技術を用いて、編集対象のテクスチャを強化し、結果が視覚的にリアルであり、与えられたプロンプトと密接に一致することを保証する。 実験の結果,GussEditは編集精度,視覚的忠実度,処理速度において既存の手法を超越していることがわかった。 ユーザが指定したコンセプトを3Dシーンにうまく埋め込むことで、GaussEditは、ディテールでユーザ主導の3Dシーン編集のための強力なツールであり、従来の方法よりも大幅に改善されている。

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