論文の概要: RADI3N: GeometRic ImAge EDiting via ParametrIc 3D CoNtrol

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.40973v1
• Date: Thu, 29 Oct 2026 20:59:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.493562
• Title: RADI3N: GeometRic ImAge EDiting via ParametrIc 3D CoNtrol
• Title（参考訳）: RADI3N: ParametrIc 3D CoNtrolによるジオメトリックImAge EDiting
• Abstract要約: RADI3Nは、パラメトリック3D制御による意味的に認識された部分認識オブジェクト操作のためのフレームワークである。 CS-ARAP変形モジュールは部分境界での回転場不連続を抑制する。 高周波位置バイアスを抑制するインバージョンフリー選択的テクスチャ伝達機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.477525438678644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent diffusion-based methods have substantially advanced image editing, yet parametric 3D control at the part level remains challenging. Existing approaches either operate on whole objects with manual rigging, or revert to 2D handles at the part level. They also struggle to model appearance and texture under large transformations, leading to unrealistic outputs in geometry-intensive edits. To address these limitations, we introduce RADI3N, a framework for semantically-grounded part-aware object manipulation with parametric 3D control. Our CS-ARAP deformation module suppresses rotation-field discontinuities at part boundaries via neighborhood covariance smoothing, producing structurally consistent deformations under complex part-level edits. We further introduce an inversion-free selective texture transfer mechanism that suppresses high-frequency positional biases and scales up low-frequency semantic cues within cross-image attention. This eliminates strict spatial bias and supports semantic matching, allowing source appearance to follow the edited part onto its new geometry. Experiments demonstrate that RADI3N achieves state-of-the-art performance in geometric fidelity, viewpoint consistency, and controllability.
• Abstract（参考訳）: 近年の拡散法では画像編集が大幅に進歩しているが, 部分レベルでのパラメトリック3D制御は依然として困難である。 既存のアプローチは、手動リギングでオブジェクト全体を操作するか、またはパートレベルで2Dハンドルに戻すかのどちらかです。 彼らはまた、大きな変換の下で外観やテクスチャをモデル化するのに苦労し、幾何学的な編集において非現実的な出力をもたらす。 これらの制約に対処するために,パラメトリック3次元制御を用いた意味的に認識された部分認識オブジェクト操作のためのフレームワークRADI3Nを導入する。 我々のCS-ARAP変形モジュールは、近傍共分散平滑化による部分境界での回転場不連続性を抑え、複雑な部分レベルの編集の下で構造的に一貫した変形を生成する。 さらに、高周波数位置バイアスを抑制し、クロスイメージアテンション内で低周波数セマンティックキューをスケールアップするインバージョンフリー選択的テクスチャ伝達機構を導入する。 これにより、厳密な空間バイアスを排除し、セマンティックマッチングをサポートする。 実験により、RADI3Nは幾何学的忠実度、視点整合性、制御性において最先端の性能を達成することが示された。

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