論文の概要: TransSplat: Unbalanced Semantic Transport for Language-Driven 3DGS Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19571v2
• Date: Thu, 30 Apr 2026 03:32:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 14:06:12.531173
• Title: TransSplat: Unbalanced Semantic Transport for Language-Driven 3DGS Editing
• Title（参考訳）: TransSplat: 言語駆動3DGS編集のための非バランスなセマンティックトランスポート
• Authors: Yanhui Chen, Jiahong Li, Jingchao Wang, Junyi Lin, Zixin Zeng, Yang Shi,
• Abstract要約: 言語駆動型3DGS編集を多視点アンバランスなセマンティックトランスポート問題として定式化するTransSplatを提案する。 具体的には、可視ガウスとビュー固有の編集プロトタイプとの対応性を確立する。 さらに、クロスビュー共有の標準3D編集フィールドを復元し、統一された3D外観更新をガイドする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.002007453825486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language-driven 3D Gaussian Splatting (3DGS) editing provides a more convenient approach for modifying complex scenes in VR/AR. Standard pipelines typically adopt a two-stage strategy: first editing multiple 2D views, and then optimizing the 3D representation to match these edited observations. Existing methods mainly improve view consistency through multi-view feature fusion, attention filtering, or iterative recalibration. However, they fail to explicitly address a more fundamental issue: the semantic correspondence between edited 2D evidence and 3D Gaussians. To tackle this problem, we propose TransSplat, which formulates language-driven 3DGS editing as a multi-view unbalanced semantic transport problem. Specifically, our method establishes correspondences between visible Gaussians and view-specific editing prototypes, thereby explicitly characterizing the semantic relationship between edited 2D evidence and 3D Gaussians. It further recovers a cross-view shared canonical 3D edit field to guide unified 3D appearance updates. In addition, we use transport residuals to suppress erroneous edits in non-target regions, mitigating edit leakage and improving local control precision. Qualitative and quantitative results show that, compared with existing 3D editing methods centered on enhancing view consistency, TransSplat achieves superior performance in local editing accuracy and structural consistency.
• Abstract（参考訳）: 言語駆動の3Dガウススプラッティング(3DGS)編集は、VR/ARの複雑なシーンを修正するためのより便利なアプローチを提供する。 標準的なパイプラインでは、まず複数の2Dビューを編集し、次に3D表現を最適化して、これらの編集された観察にマッチさせるという、2段階の戦略が採用されている。 既存の方法は、主にマルチビュー特徴融合、アテンションフィルタリング、反復的再校正によってビューの一貫性を改善する。 しかし、彼らは、編集された2D証拠と3Dガウスのセマンティックな対応という、より根本的な問題に明示的に対処することができない。 この問題に対処するために,多視点非バランスなセマンティックトランスポート問題として言語駆動型3DGS編集を定式化するTransSplatを提案する。 具体的には、視覚的なガウスとビュー固有の編集プロトタイプの対応性を確立し、編集された2Dエビデンスと3Dガウスのセマンティックな関係を明確に特徴付ける。 さらに、クロスビュー共有の標準3D編集フィールドを復元し、統一された3D外観更新をガイドする。 さらに,非ターゲット領域における誤編集の抑制,編集リークの軽減,局所制御精度の向上にトランスポート残差を用いる。 定性的かつ定量的な結果は、ビュー整合性向上を中心とした既存の3D編集方法と比較して、TransSplatは局所的な編集精度と構造整合性において優れた性能を達成していることを示している。

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