論文の概要: Variation-aware Flexible 3D Gaussian Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11638v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 06:43:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.681396
• Title: Variation-aware Flexible 3D Gaussian Editing
• Title（参考訳）: 変分対応フレキシブル3次元ガウス編集
• Authors: Hao Qin, Yukai Sun, Meng Wang, Ming Kong, Mengxu Lu, Qiang Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,特性変動をフィードフォワード形式で予測することで,ガウスプリミティブのネイティブな編集を可能にするVF-Editorを提案する。 本研究では,これらの変動を高精度かつ効率的に推定するために,2次元編集知識から抽出した新しい変動予測器を設計する。 統一された設計により、VF-Editorは、多様な2Dエディタや戦略からの編集知識を単一の予測器にシームレスに再現し、柔軟で効果的な3Dドメインへの知識伝達を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.670310956984023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Indirect editing methods for 3D Gaussian Splatting (3DGS) have recently witnessed significant advancements. These approaches operate by first applying edits in the rendered 2D space and subsequently projecting the modifications back into 3D. However, this paradigm inevitably introduces cross-view inconsistencies and constrains both the flexibility and efficiency of the editing process. To address these challenges, we present VF-Editor, which enables native editing of Gaussian primitives by predicting attribute variations in a feedforward manner. To accurately and efficiently estimate these variations, we design a novel variation predictor distilled from 2D editing knowledge. The predictor encodes the input to generate a variation field and employs two learnable, parallel decoding functions to iteratively infer attribute changes for each 3D Gaussian. Thanks to its unified design, VF-Editor can seamlessly distill editing knowledge from diverse 2D editors and strategies into a single predictor, allowing for flexible and effective knowledge transfer into the 3D domain. Extensive experiments on both public and private datasets reveal the inherent limitations of indirect editing pipelines and validate the effectiveness and flexibility of our approach.
• Abstract（参考訳）: 3Dガウススプラッティング(3DGS)の間接的な編集手法は、最近顕著な進歩を目撃している。 これらのアプローチは、まずレンダリングされた2D空間に編集を適用し、次に修正を3Dに投影することで動作する。 しかし、このパラダイムは必然的にクロスビューの不整合を導入し、編集プロセスの柔軟性と効率性の両方を制約する。 これらの課題に対処するために、フィードフォワード方式で属性変動を予測し、ガウスプリミティブのネイティブな編集を可能にするVF-Editorを提案する。 本研究では,これらの変動を高精度かつ効率的に推定するために,2次元編集知識から抽出した新しい変動予測器を設計する。 予測器は入力を符号化して変動場を生成し、学習可能な2つの並列復号関数を用いて、各3Dガウスの属性変化を反復的に推測する。 統一された設計により、VF-Editorは、多様な2Dエディタや戦略からの編集知識を単一の予測器にシームレスに再現し、柔軟で効果的な3Dドメインへの知識伝達を可能にする。 パブリックデータセットとプライベートデータセットの両方に対する大規模な実験は、間接的な編集パイプラインの固有の制限を明らかにし、我々のアプローチの有効性と柔軟性を検証する。

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