論文の概要: Dreamcrafter: Immersive Editing of 3D Radiance Fields Through Flexible, Generative Inputs and Outputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20129v2
• Date: Thu, 25 Dec 2025 01:12:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-29 13:23:29.809275
• Title: Dreamcrafter: Immersive Editing of 3D Radiance Fields Through Flexible, Generative Inputs and Outputs
• Title（参考訳）: Dreamcrafter:フレキシブル・ジェネレーション・インプット・アウトプットによる3Dラジアンスフィールドの没入的編集
• Authors: Cyrus Vachha, Yixiao Kang, Zach Dive, Ashwat Chidambaram, Anik Gupta, Eunice Jun, Bjoern Hartmann,
• Abstract要約: 我々は、生成AIの進歩をリアルタイムな没入型3Dラジアンスフィールド編集に組み込む方法について検討する。 我々は,(1)生成型AIアルゴリズムを統合するモジュールアーキテクチャを提供する,(2)自然言語や直接操作を含むオブジェクト生成のためのさまざまなレベルの制御を統合する,(3)高遅延操作時のインタラクションをサポートするプロキシ表現を導入する,という3Dシーン編集システムを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.930415439754173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Authoring 3D scenes is a central task for spatial computing applications. Competing visions for lowering existing barriers are (1) focus on immersive, direct manipulation of 3D content or (2) leverage AI techniques that capture real scenes (3D Radiance Fields such as, NeRFs, 3D Gaussian Splatting) and modify them at a higher level of abstraction, at the cost of high latency. We unify the complementary strengths of these approaches and investigate how to integrate generative AI advances into real-time, immersive 3D Radiance Field editing. We introduce Dreamcrafter, a VR-based 3D scene editing system that: (1) provides a modular architecture to integrate generative AI algorithms; (2) combines different levels of control for creating objects, including natural language and direct manipulation; and (3) introduces proxy representations that support interaction during high-latency operations. We contribute empirical findings on control preferences and discuss how generative AI interfaces beyond text input enhance creativity in scene editing and world building.
• Abstract（参考訳）: 3Dシーンのオーサリングは空間コンピューティングアプリケーションの中心的なタスクである。 既存の障壁を低くするための競合するビジョンは、(1)没入的で直接3Dコンテンツを操作すること、または(2)実際のシーンをキャプチャするAI技術を活用すること(NeRF、3D Gaussian Splattingなど)。 これらのアプローチの補完的強みを統一し、生成的AIの進歩をリアルタイムな没入型3Dラジアンスフィールド編集に組み込む方法について検討する。 このシステムでは,(1)生成するAIアルゴリズムを統合するモジュールアーキテクチャ,(2)自然言語や直接操作を含むオブジェクト生成のためのさまざまなレベルの制御,(3)高遅延操作時のインタラクションをサポートするプロキシ表現を導入している。 制御嗜好に関する実証的な知見を提供し、テキスト入力以上の生成AIインタフェースがシーン編集やワールドビルディングの創造性をいかに促進するかについて議論する。

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