論文の概要: Lighting-Consistent Object Transfer Across Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22481v1
• Date: Sun, 21 Jun 2026 12:50:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 17:58:52.421356
• Title: Lighting-Consistent Object Transfer Across Radiance Fields
• Title（参考訳）: 放射場を横断する光に耐性のある物体移動
• Authors: Nicolás Violante, George Kopanas, Linus Franke, Julien Philip, George Drettakis,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting(3DGS)は、実際のシーンをキャプチャしてレンダリングするために広く使われている。 不整合照明による鼻合成画像の調和を図った拡散モデルを提案する。 提案手法は,3DGS間のオブジェクト転送を容易に行えるように,視覚的に魅力的な結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.199509508364383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) is widely used to capture and render real scenes. Compositing objects from one capture into another has applications in many domains, such as VFX, architecture and interior design, or marketing. However, extracting an object from a source scene and naively pasting it into a target scene will fail to produce realistic results due to the different lighting conditions between the two scenes. To address this problem, we introduce a diffusion model that harmonizes naively composited images with inconsistent lighting. The model is trained with a heterogeneous dataset of image pairs (inconsistent composite input, consistent output), combining synthetic, generated, and real data. Our complete 3D solution allows a user to extract an object from the source scene and composite it into the target scene. From this, the (inconsistent) views of the target scene with the composite object are rendered. Our diffusion model harmonizes each one of these views, which are finally consolidated in a 3DGS representation with a post-optimization step. Our method provides visually compelling results, making object transfer between 3DGS easy to use and significantly improving quality compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting(3DGS)は、実際のシーンをキャプチャしてレンダリングするために広く使われている。 あるキャプチャーから別のキャプチャーにオブジェクトを構成することは、VFX、アーキテクチャやインテリアデザイン、マーケティングなど、多くの領域で応用されている。 しかし、2つのシーンの照明条件が異なるため、対象シーンから被写体を抽出し、ターゲットシーンに鼻で貼り付けると現実的な結果が得られない。 この問題に対処するため, ノイズ合成画像と不整合光を調和させる拡散モデルを提案する。 このモデルは、画像ペアの異種データセット(一貫性のない合成入力、一貫性のある出力)で訓練され、合成、生成、および実データを組み合わせた。 我々の完全な3Dソリューションは、ユーザーがソースシーンからオブジェクトを抽出し、ターゲットシーンに合成することを可能にする。 ここから、対象シーンと合成オブジェクトとの(一貫性のない)ビューを描画する。 我々の拡散モデルはこれらのビューのそれぞれを調和させ、最終的に3DGS表現とポスト最適化ステップで統合する。 提案手法は,3DGS間のオブジェクト転送を容易にし,従来の手法に比べて精度を著しく向上させる。

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