論文の概要: VGGT-Edit: Feed-forward Native 3D Scene Editing with Residual Field Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15186v2
• Date: Tue, 19 May 2026 03:07:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:08.361448
• Title: VGGT-Edit: Feed-forward Native 3D Scene Editing with Residual Field Prediction
• Title（参考訳）: VGGT-Edit: 残留場予測によるフィードフォワードネイティブ3Dシーン編集
• Abstract要約: VGGT-Editはテキスト条件のネイティブ3Dシーン編集のためのフィードフォワードフレームワークである。 本研究では,奥行き同期テキストインジェクションを導入し,意味的指導をバックボーンの空間的ポーズと整合させる。 VGGT-Editは2Dリフトベースラインを大幅に上回り、よりシャープなオブジェクトの詳細、より強力なマルチビュー一貫性、ほぼインスタントな推論速度を生み出している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.303842406260124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-quality 3D scene reconstruction has recently advanced toward generalizable feed-forward architectures, enabling the generation of complex environments in a single forward pass. However, despite their strong performance in static scene perception, these models remain limited in responding to dynamic human instructions, which restricts their use in interactive applications. Existing editing methods typically rely on a 2D-lifting strategy, where individual views are edited independently and then lifted back into 3D space. This indirect pipeline often leads to blurry textures and inconsistent geometry, as 2D editors lack the spatial awareness required to preserve structure across viewpoints. To address these limitations, we propose VGGT-Edit, a feed-forward framework for text-conditioned native 3D scene editing. VGGT-Edit introduces depth-synchronized text injection to align semantic guidance with the backbone's spatial poses, ensuring stable instruction grounding. This semantic signal is then processed by a residual transformation head, which directly predicts 3D geometric displacements to deform the scene while preserving background stability. To ensure high-fidelity results, we supervise the framework with a multi-term objective function that enforces geometric accuracy and cross-view consistency. We also construct the DeltaScene Dataset, a large-scale dataset generated through an automated pipeline with 3D agreement filtering to ensure ground-truth quality. Experiments show that VGGT-Edit substantially outperforms 2D-lifting baselines, producing sharper object details, stronger multi-view consistency, and near-instant inference speed. The project page is https://chriszkxxx.github.io/VGGT-Edit/.
• Abstract（参考訳）: 高品質な3Dシーン再構成は、最近、一般化可能なフィードフォワードアーキテクチャに向けて進歩し、単一のフォワードパスで複雑な環境を生成できるようになった。 しかし,静的シーン認識の性能は高いが,対話型アプリケーションでは使用が制限される動的なヒューマンインストラクションに応答する場合には,これらのモデルに制限がある。 既存の編集方法は一般的に2Dリフト方式に依存しており、個々のビューは独立して編集され、3D空間に戻される。 この間接的なパイプラインは、2Dエディターが視点を越えて構造を保存するのに必要な空間的認識を欠いているため、ぼやけたテクスチャや不整合幾何学につながることが多い。 これらの制約に対処するため,テキスト条件付きネイティブ3Dシーン編集のためのフィードフォワードフレームワークであるVGGT-Editを提案する。 VGGT-Editは、奥行き同期テキストインジェクションを導入し、セマンティックガイダンスをバックボーンの空間的なポーズと整合させ、安定した命令グラウンドを確実にする。 このセマンティック信号は残留変換ヘッドによって処理され、背景安定性を維持しながら3次元幾何学的変位を直接予測してシーンを変形させる。 高忠実度を確実にするために,幾何的精度とクロスビュー整合性を実現する多目的関数を用いてフレームワークを監督する。 DeltaScene Datasetも構築しています。このデータセットは,3Dコンセンサスフィルタリングを備えた自動パイプラインを通じて生成された大規模データセットで,地中品質の確保を目的としています。 実験により、VGGT-Editは2Dリフトベースラインを大幅に上回り、よりシャープなオブジェクトの詳細、より強力なマルチビュー一貫性、ほぼインスタントな推論速度を生み出した。 プロジェクトページはhttps://chriszkxxx.github.io/VGGT-Edit/。

関連論文リスト

• Robust Prior-Guided Segmentation for Editable 3D Gaussian Splatting [6.290910602456353]
  2Dセグメンテーションを3Dドメインに持ち上げる既存のアプローチは、視界の不整合と粗いマスクに悩まされている。 本稿では,Segment Anything Model High Qualityを利用して正確な2次元マスクを生成する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は最先端のセグメンテーション精度を実現し,高視力を維持しながらインタラクティブなリアルタイムオブジェクト編集を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-15T15:29:30Z)
• GemDepth: Geometry-Embedded Features for 3D-Consistent Video Depth [12.866152238833104]
  ビデオ深度推定は、一眼的予測を時間領域に拡張し、コヒーレンスを確保する。 現在のアプローチは主にトランスフォーマーによる時間的平滑化に依存しており、厳密な3次元幾何学的整合性を維持するのに苦労している。 GemDepthは,カメラモーションとグローバル3D構造を明確に認識することが3D一貫性の前提条件である,という知見に基づいて構築されたフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-11T13:11:54Z)
• TRACE: High-Fidelity 3D Scene Editing via Tangible Reconstruction and Geometry-Aligned Contextual Video Masking [38.40189748889072]
  メッシュ誘導3DGS編集フレームワークは、自動化された高忠実なシーン変換を実現する。 ビデオ拡散を明示的な3次元幾何学で固定することにより、TRACEはきめ細かい部分レベルのマニピュラを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-01T17:51:00Z)
• Geometry-Guided Reinforcement Learning for Multi-view Consistent 3D Scene Editing [106.07976338405793]
  3次元編集における2次元拡散モデルの先行的活用は、有望なパラダイムとして現れている。 我々は3次元基礎モデルであるVGGTから得られた新たな報酬を用いて、強化学習によって駆動されるシングルパスフレームワークであるtextbfRL3DEditを提案する。 実験により、RL3DEditは安定したマルチビューの一貫性を実現し、高い効率で品質を編集する最先端の手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-03T16:31:10Z)
• Easy3E: Feed-Forward 3D Asset Editing via Rectified Voxel Flow [29.8200628539749]
  TRELLIS生成バックボーンに基づく,効果的かつ完全なフィードフォワード3D編集フレームワークを提案する。 本フレームワークは,3次元表現に自由な2次元編集を適用すること,圧縮された3次元特徴の外観忠実性のボトルネックを克服すること,の2つの主要な課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-25T02:15:14Z)
• Interp3D: Correspondence-aware Interpolation for Generative Textured 3D Morphing [63.141976759536625]
  テクスチャ化された3DモーフィングのためのトレーニングフリーフレームワークであるInterp3Dを提案する。 生成的先行性を利用し、幾何学的忠実さとテクスチャコヒーレンスの両方を保証するために、プログレッシブアライメント原理を採用する。 包括的評価のために, 難易度の高い専用データセットInterp3DDataを構築し, 忠実度, 遷移滑らか度, 可視性から生成結果を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-20T16:03:22Z)
• Error-Driven Scene Editing for 3D Grounding in Large Language Models [71.41120775319088]
  近年の3D-LLMの進歩にもかかわらず、3D環境における視覚的および空間的要素に正確に接地する言語に限られている。 この制限は、3Dリソースの不足による空間的理解よりも、言語推論に焦点を当てたトレーニングデータに起因している。 本稿では,これらのバイアスを緩和する正確な視覚的カウンターファクトを生成するための重要なメカニズムとして,3Dシーン編集を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-18T03:13:29Z)
• IGGT: Instance-Grounded Geometry Transformer for Semantic 3D Reconstruction [82.53307702809606]
  人間は自然に3次元世界の幾何学的構造と意味的内容を中間次元として知覚する。 本稿では,空間再構成とインスタンスレベルの文脈理解の両面での知識を統合するために,IGGT (InstanceGrounded Geometry Transformer) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-26T14:57:44Z)
• InterGSEdit: Interactive 3D Gaussian Splatting Editing with 3D Geometry-Consistent Attention Prior [3.6657066043195585]
  InterGSEditは、ユーザの好みでキービューをインタラクティブに選択することで、高品質な3DGS編集のための新しいフレームワークである。 我々は,意図融合ネットワーク(AFN)を介して2次元交差注意と融合した3次元制約された注意を得るために,GAP3D$を計画する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-07T13:04:26Z)
• 3DOT: Texture Transfer for 3DGS Objects from a Single Reference Image [31.972069558992946]
  3Dテクスチャスワップは、3Dオブジェクトテクスチャのカスタマイズを可能にする。 専用の方法はないが、適応された2D編集とテキスト駆動の3D編集アプローチは、この目的を果たすことができる。 3DSワッピング,3次元テクスチャスワッピング方式を導入し,プログレッシブ・ジェネレーション,ビュー・コンシスタンス・グラデーション・ガイダンス,プロンプト・チューニング・グラデーション・ガイダンスを統合した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T16:31:52Z)
• SyncNoise: Geometrically Consistent Noise Prediction for Text-based 3D Scene Editing [58.22339174221563]
  高忠実度3Dシーン編集のための新しい幾何誘導型マルチビュー一貫したノイズ編集手法SyncNoiseを提案する。 SyncNoiseは2次元拡散モデルで複数のビューを同期的に編集し、幾何的に一貫した多視点ノイズ予測を行う。 本手法は,特に複雑なテクスチャを持つシーンにおいて,テキストの指示に配慮した高品質な3D編集結果を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T09:17:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。