論文の概要: T3HG-Editor: Text-driven 3D Human Garment Editing with Body Priors Embedded in SMPL-X

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13654v1
• Date: Wed, 15 Jul 2026 09:58:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.738161
• Title: T3HG-Editor: Text-driven 3D Human Garment Editing with Body Priors Embedded in SMPL-X
• Title（参考訳）: T3HG-Editor:SMPL-Xにプリエンベッドされた体を用いたテキスト駆動型3Dヒューマンガーメント編集
• Abstract要約: そこで本研究では,T3HG-Editorというテキスト駆動型人服編集ツールを提案する。 SMPL-Xに埋め込まれた幾何や関節前駆体を活用することで、高忠実で一貫した結果をもたらす。 T3HG-Editorは、編集品質と衣服の整合性の両方において最先端の手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.17847378927126
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: While 3D Gaussian Editing (3DGE) has seen substantial progress, text-driven 3D human garment editing remains largely underexplored. Existing 3DGE works typically follow a paradigm that applies 2D editing techniques to multi-view rendered images and updates 3D Gaussians based on the modified images. Extending such methods to 3D human garment editing suffers from low-fidelity outcomes, caused by introduced distortions and garment inconsistencies. A promising breakthrough opportunity arises from the SMPL eXpressive (SMPL-X) model that embodies rich prior information for virtual humans. Motivated by this insight, we propose a text-driven 3D human garment editor termed T3HG-Editor, which delivers high-fidelity and garment consistent results by leveraging geometry and joint priors embedded in SMPL-X. Specifically, T3HG-Editor contains three stages, namely obtainment of editable Gaussians, garment consistent editing, and Gaussian updating with overflow pruning. The obtainment of editable Gaussians begins with seeding Gaussians along SMPL-X normals to generate sufficient near surface Gaussians, followed by a 2D mask constraint that precisely localizes the target Gaussians to be edited. The garment consistent editing aggregates tokens corresponding to the same SMPL-X vertex across multiple views and propagates them to their original views, enforcing garment consistency without requiring additional training. Gaussian updating with overflow pruning employs a Signed Distance Function (SDF) defined on SMPL-X to construct a human distance field, which is then integrated with a 2D semantic mask to prune overflowing Gaussians, thus preventing contamination of non-target regions. Experiments on multiple subjects and diverse garment types demonstrate that T3HG-Editor outperforms state-of-the-art methods in both editing quality and garment consistency.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Editing (3DGE)は大きな進歩を遂げているが、テキスト駆動のヒトの衣服編集はいまだに未調査である。 既存の3DGEの作業は通常、マルチビューレンダリング画像に2D編集技術を適用し、修正された画像に基づいて3Dガウスを更新するパラダイムに従っている。 これらの手法を3次元の人間の衣服編集に拡張することは、歪みや衣服の不整合に起因する低忠実な結果に悩まされる。 SMPL eXpressive(SMPL-X)モデルは、仮想人間のための豊富な事前情報を具現化する。 そこで本研究では, SMPL-Xに埋め込まれた形状と関節前駆体を利用して, 高忠実度, 着心地の整合性を実現する, T3HG-Editor というテキスト駆動型3次元衣料エディタを提案する。 具体的には、T3HG-Editorは、編集可能なガウスの取得、一貫した編集、オーバーフロープルーニングによるガウスの更新の3段階を含む。 編集可能なガウシアンの獲得は、SMPL-X正規化に沿ってガウシアンを種付けして十分な表面近傍ガウシアンを生成することから始まり、2Dマスクの制約によって目標ガウシアンを正確にローカライズする。 服の一貫性のある編集は、複数のビューにまたがって同じSMPL-X頂点に対応するトークンを集約し、それらを元のビューに伝達し、追加のトレーニングを必要とせずに衣服の一貫性を強制する。 オーバーフロープルーニングによるガウス的更新では、SMPL-Xで定義された符号付き距離関数 (Signed Distance Function, SDF) を用いて、人間の距離場を構築する。 T3HG-Editorは、編集品質と衣服の整合性の両方において最先端の手法より優れていることを示す。

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