論文の概要: InpaintSLat: Inpainting Structured 3D Latents via Initial Noise Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00664v1
• Date: Fri, 01 May 2026 13:45:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 17:43:28.973495
• Title: InpaintSLat: Inpainting Structured 3D Latents via Initial Noise Optimization
• Title（参考訳）: InpaintSLat:初期雑音最適化による構造体3次元潜水剤の塗布
• Authors: Jaeyoung Chung, Suyoung Lee, Kyoung Mu Lee,
• Abstract要約: 本稿では,初期雑音最適化に基づく3Dインペイントのためのトレーニング不要手法を提案する。 本稿では,構造化3次元潜伏拡散フレームワークの初期雑音を最適化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.525920531932606
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a training-free approach for controllable 3D inpainting based on initial noise optimization. In the structured 3D latent diffusion framework, we observe that the underlying geometric structure is established during the early stages of the diffusion process and exhibits high sensitivity to the initial noise. Such characteristics compromise stability in tasks like inpainting and editing, where the model must ensure strict alignment with the existing context while synthesizing a new structure. In this paper, we introduce a strategy to optimize the initial noise within the structured 3D latent diffusion framework, ensuring high-fidelity 3D inpainting. Specifically, we update the initial noise by leveraging a backpropagation approximation grounded in the rectified flow model, with the spectral parameterization specially designed for robust and efficient structured 3D latent optimization. Experiments demonstrate consistent improvements in contextual consistency and prompt alignment over representative training-free inpainting baselines, establishing initial noise control as an independent dimension for 3D inpainting, orthogonal to conventional sampling trajectory manipulation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,初期雑音最適化に基づく3Dインペイントのためのトレーニング不要手法を提案する。 構造付き3次元潜伏拡散フレームワークにおいて, 拡散過程の初期段階に基礎となる幾何学構造が確立され, 初期雑音に対する感度が高いことが観察された。 このような特徴は、新しい構造を合成しながら既存のコンテキストとの厳密な整合性を確保する必要がある、塗装や編集のようなタスクの安定性を損なう。 本稿では,構造付き3D潜伏拡散フレームワークの初期ノイズを最適化し,高忠実度3D塗料の塗布を確実にする手法を提案する。 具体的には, 整流モデルに基礎を置くバックプロパゲーション近似を利用して初期ノイズを更新し, スペクトルパラメータ化を高能率かつ高能率な3次元ラテント最適化のために特別に設計する。 実験では, 従来のサンプリング軌道操作と直交する3次元塗装の独立次元として初期雑音制御を確立した。

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