論文の概要: SVGS: Single-View to 3D Object Editing via Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28126v1
• Date: Mon, 30 Mar 2026 07:45:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.283874
• Title: SVGS: Single-View to 3D Object Editing via Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: SVGS:Gaussian Splattingによる3Dオブジェクト編集へのシングルビュー
• Authors: Pengcheng Xue, Yan Tian, Qiutao Song, Ziyi Wang, Linyang He, Weiping Ding, Mahmoud Hassaballah, Karen Egiazarian, Wei-Fa Yang, Leszek Rutkowski,
• Abstract要約: SVGS(Single-View to 3D Object Editing via Gaussian Splatting)は、3D Gaussian Splatting(3DGS)に基づくテキスト駆動編集技術である。 本稿では,一貫した編集結果が得られるビューのみを活用することで,多視点拡散モデルに基づく単一視点編集戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.261492019066196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-driven 3D scene editing has attracted considerable interest due to its convenience and user-friendliness. However, methods that rely on implicit 3D representations, such as Neural Radiance Fields (NeRF), while effective in rendering complex scenes, are hindered by slow processing speeds and limited control over specific regions of the scene. Moreover, existing approaches, including Instruct-NeRF2NeRF and GaussianEditor, which utilize multi-view editing strategies, frequently produce inconsistent results across different views when executing text instructions. This inconsistency can adversely affect the overall performance of the model, complicating the task of balancing the consistency of editing results with editing efficiency. To address these challenges, we propose a novel method termed Single-View to 3D Object Editing via Gaussian Splatting (SVGS), which is a single-view text-driven editing technique based on 3D Gaussian Splatting (3DGS). Specifically, in response to text instructions, we introduce a single-view editing strategy grounded in multi-view diffusion models, which reconstructs 3D scenes by leveraging only those views that yield consistent editing results. Additionally, we employ sparse 3D Gaussian Splatting as the 3D representation, which significantly enhances editing efficiency. We conducted a comparative analysis of SVGS against existing baseline methods across various scene settings, and the results indicate that SVGS outperforms its counterparts in both editing capability and processing speed, representing a significant advancement in 3D editing technology. For further details, please visit our project page at: https://amateurc.github.io/svgs.github.io.
• Abstract（参考訳）: テキスト駆動の3Dシーン編集は、その利便性とユーザフレンドリーさから、かなりの関心を集めている。 しかし、複雑なシーンのレンダリングに有効なNeural Radiance Fields (NeRF)のような暗黙的な3D表現に依存する手法は、処理速度の遅さとシーンの特定の領域の限定的な制御によって妨げられる。 さらに,複数ビュー編集戦略を利用する Instruct-NeRF2NeRF や GaussianEditor などの既存手法では,テキスト命令の実行時に異なるビュー間で一貫性のない結果が得られる。 この矛盾は、編集結果の一貫性と編集効率のバランスをとるタスクを複雑にし、モデル全体の性能に悪影響を及ぼす可能性がある。 これらの課題に対処するため,3次元ガウス版(3DGS)に基づく一視点テキスト駆動編集技術であるSVGS(Single-View to 3D Object Editing)を提案する。 具体的には、テキスト命令に応答して、一貫した編集結果をもたらすビューのみを活用することで、3Dシーンを再構成する多視点拡散モデルに基づく単一ビュー編集戦略を導入する。 さらに,3次元表現としてスパース3Dガウススプラッティングを用い,編集効率を大幅に向上させる。 その結果,SVGSは編集能力と処理速度の両面で優れており,3D編集技術の進歩が顕著であることがわかった。 詳細については、プロジェクトのページを参照してください。

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