論文の概要: GaussianBlender: Instant Stylization of 3D Gaussians with Disentangled Latent Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03683v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 11:23:07 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-04 12:01:45.435504
• Title: GaussianBlender: Instant Stylization of 3D Gaussians with Disentangled Latent Spaces
• Title（参考訳）: Gaussian Blender: 3次元ガウス空間の瞬時スティル化
• Authors: Melis Ocal, Xiaoyan Xing, Yue Li, Ngo Anh Vien, Sezer Karaoglu, Theo Gevers,
• Abstract要約: 3Dスタイリングはゲーム開発、仮想現実、デジタルアートの中心である。 既存の2次元画像エディターからのテキスト・ツー・3Dスタイリング手法 我々はテキスト駆動型3Dスタイリングのための先駆的なフィードフォワードフレームワークを導入し、推論時に即座に編集を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.8406399975604
• License:
• Abstract: 3D stylization is central to game development, virtual reality, and digital arts, where the demand for diverse assets calls for scalable methods that support fast, high-fidelity manipulation. Existing text-to-3D stylization methods typically distill from 2D image editors, requiring time-intensive per-asset optimization and exhibiting multi-view inconsistency due to the limitations of current text-to-image models, which makes them impractical for large-scale production. In this paper, we introduce GaussianBlender, a pioneering feed-forward framework for text-driven 3D stylization that performs edits instantly at inference. Our method learns structured, disentangled latent spaces with controlled information sharing for geometry and appearance from spatially-grouped 3D Gaussians. A latent diffusion model then applies text-conditioned edits on these learned representations. Comprehensive evaluations show that GaussianBlender not only delivers instant, high-fidelity, geometry-preserving, multi-view consistent stylization, but also surpasses methods that require per-instance test-time optimization - unlocking practical, democratized 3D stylization at scale.
• Abstract（参考訳）: 3Dスタイリングは、ゲーム開発、仮想現実、デジタルアートの中心であり、多様な資産の需要は、高速で高忠実な操作をサポートするスケーラブルな方法を求めている。 既存のテキスト・ツー・3Dスタイリング手法は、2D画像エディタから抽出され、時間集約的なアセットごとの最適化が必要であり、現在のテキスト・ツー・イメージモデルに制限があるため、複数ビューの不整合を示すため、大規模生産では実用的ではない。 本稿では,テキスト駆動型3Dスタイリングのための先駆的なフィードフォワードフレームワークであるGaussianBlenderについて紹介する。 本手法は,空間的にグループ化された3次元ガウスから形状と外観を制御した情報共有により,構造化された非絡み合い空間を学習する。 遅延拡散モデルは、これらの学習された表現にテキスト条件付き編集を適用する。 総合的な評価によると、GaussianBlenderは、即時、高忠実、幾何保存、複数ビューの一貫性のあるスタイリゼーションを提供するだけでなく、インスタンスごとのテスト時間最適化を必要とするメソッド、すなわち実用的で民主化された3Dスタイリゼーションを大規模に解放するメソッドを超越している。

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