論文の概要: Training-Free Multi-View Extension of IC-Light for Textual Position-Aware Scene Relighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13684v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 18:37:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 18:52:09.678371
• Title: Training-Free Multi-View Extension of IC-Light for Textual Position-Aware Scene Relighting
• Title（参考訳）: テキスト位置認識シーンライティングのためのICライトの学習不要マルチビュー拡張
• Authors: Jiangnan Ye, Jiedong Zhuang, Lianrui Mu, Wenjie Zheng, Jiaqi Hu, Xingze Zou, Jing Wang, Haoji Hu,
• Abstract要約: ガウススプラッティング(3DGS)による3Dシーンのテキスト誘導リライティングのためのパイプラインであるGS-Lightを紹介する。 GS-Lightは、マルチビュー入力を処理するシングルインプット拡散モデルのトレーニングフリー拡張を実装している。 室内および屋外の両方でGS-Lightを評価し,最先端のベースラインと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.481640901722786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce GS-Light, an efficient, textual position-aware pipeline for text-guided relighting of 3D scenes represented via Gaussian Splatting (3DGS). GS-Light implements a training-free extension of a single-input diffusion model to handle multi-view inputs. Given a user prompt that may specify lighting direction, color, intensity, or reference objects, we employ a large vision-language model (LVLM) to parse the prompt into lighting priors. Using off-the-shelf estimators for geometry and semantics (depth, surface normals, and semantic segmentation), we fuse these lighting priors with view-geometry constraints to compute illumination maps and generate initial latent codes for each view. These meticulously derived init latents guide the diffusion model to generate relighting outputs that more accurately reflect user expectations, especially in terms of lighting direction. By feeding multi-view rendered images, along with the init latents, into our multi-view relighting model, we produce high-fidelity, artistically relit images. Finally, we fine-tune the 3DGS scene with the relit appearance to obtain a fully relit 3D scene. We evaluate GS-Light on both indoor and outdoor scenes, comparing it to state-of-the-art baselines including per-view relighting, video relighting, and scene editing methods. Using quantitative metrics (multi-view consistency, imaging quality, aesthetic score, semantic similarity, etc.) and qualitative assessment (user studies), GS-Light demonstrates consistent improvements over baselines. Code and assets will be made available upon publication.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Gaussian Splatting(3DGS)を介して表現された3Dシーンのテキスト誘導リライトのための,効率的なテキスト位置認識パイプラインであるGS-Lightを紹介する。 GS-Lightは、マルチビュー入力を処理するシングルインプット拡散モデルのトレーニングフリー拡張を実装している。 照明方向,色,強度,参照対象を指定できるユーザプロンプトが与えられた場合,我々は大きな視覚言語モデル(LVLM)を用いて,そのプロンプトを照明前処理にパースする。 幾何学や意味論(深度、表面正規化、セマンティックセグメンテーション)のオフザヘルフ推定器を用いて、これらの光をビュー幾何学の制約で融合させ、照明マップを計算し、各ビューに対して初期潜時符号を生成する。 これらの厳密に導出された入射潜水剤は拡散モデルを誘導し、特に照明方向の点において、ユーザの期待をより正確に反映した照準出力を生成する。 多視点レンダリング画像と入射潜水剤を多視点リライティングモデルに投入することにより、高忠実で芸術的に依存した画像を生成する。 最後に,3DGSシーンを精巧に微調整し,完全に精巧な3Dシーンを得る。 室内と屋外の両方でGS-Lightを評価し,ビューごとのライティング,映像のライティング,シーン編集など,最先端のベースラインと比較した。 定量的メトリクス(マルチビュー整合性、画像品質、美的スコア、意味的類似性など)と質的評価(ユーザスタディ)を使用して、GS-Lightはベースラインよりも一貫した改善を示している。 コードと資産は出版時に利用可能になる。

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