論文の概要: EditSSC: Toward Editable Semantic Occupancy Scenes with Unconditional Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09273v1
- Date: Mon, 08 Jun 2026 09:41:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.905415
- Title: EditSSC: Toward Editable Semantic Occupancy Scenes with Unconditional Diffusion Models
- Title（参考訳）: EditSSC:非条件拡散モデルによる編集可能なセマンティックアクシデントシーンを目指して
- Authors: Fatima Balde, Raoul de Charette, Alexandre Boulch,
- Abstract要約: 本稿では,3Dセマンティックシーン生成のための編集対応手法であるEditSSCを提案する。
提案手法は, セマンティック占有網を多チャンネルBEV画像に置き換える。
コードブックのクラス間対応を利用することで、スケッチ誘導生成、インペイント、アウトペイントをサポートでき、再学習は不要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.566303405645726
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D semantic scene generation is crucial for autonomous driving applications, yet most methods rely on complex 3D-specific architectures such as triplane encoders and adapted diffusion networks, limiting both their simplicity and their editing capabilities. We propose EditSSC, an editing-ready method for 3D semantic scene generation using 2D Bird's Eye View (BEV) representations and off-the-shelf latent diffusion network. Our approach reshapes 3D semantic occupancy grids into multi-channel BEV images and leverages the quantized autoencoder and UNet from Stable Diffusion with minimal modifications. We perform diffusion on the latents after quantization, which enables training-free editing capabilities. By exploiting class-to-code correspondences in the codebook, our method supports sketch-guided generation, inpainting, and outpainting without any retraining. On SemanticKITTI, EditSSC outperforms existing 3D-specific baselines on unconditional generation, demonstrating that well-established 2D architectures can be effectively repurposed for 3D scene generation and editing.
- Abstract（参考訳）: 3Dセマンティックシーン生成は自律運転アプリケーションには不可欠であるが、ほとんどの手法はトリプレーンエンコーダや適応拡散ネットワークのような複雑な3D固有のアーキテクチャに依存しており、単純さと編集能力の両方を制限している。
本研究では,2D Bird's Eye View (BEV) 表現とオフザシェルフ潜伏拡散ネットワークを用いた3Dセマンティックシーン生成のための編集対応手法であるEditSSCを提案する。
提案手法は,3次元セマンティック占有格子をマルチチャネルのBEV画像に再結合し,最小限の修正を施したスタブルディフュージョンの量子化オートエンコーダとUNetを利用する。
我々は、量子化後の潜伏者に対して拡散を行い、トレーニング不要な編集機能を実現する。
コードブックのクラス間対応を利用することで、スケッチ誘導生成、インペイント、アウトペイントをサポートでき、再学習は不要である。
SemanticKITTIでは、EditSSCが既存の3D固有のベースラインを非条件生成で上回り、確立された2Dアーキテクチャが3Dシーンの生成と編集に効果的に再利用できることを実証している。
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