通过提出一种新的交互式编辑方法和系统，名为 Seal-3D，可以实现对隐式表示的编辑，允许用户以像素级和自由的方式编辑 NeRF 模型，并即时预览编辑效果。

Jul, 2023

利用拓展到神经辐射场（NeRF）的编辑技术来编辑场景是复杂的，本文提出了利用 NeRF 场景的几何信息作为桥梁来整合 2D 编辑的方法，并引入了一种填充方法来确保对不同图像的 2D 编辑具有鲁棒性。结果表明，该方法比现有的文本驱动 NeRF 场景编辑方法实现了更加一致、逼真和详细的编辑效果。

Apr, 2024

本文介绍了 4D-Editor，一种基于用户画笔在单帧上编辑动态 NeRF 中多个对象的交互式语义驱动编辑框架，通过混合的语义特征场构建动态场景表示以保持时空一致性，并使用递归选择细化方法加强了动态 NeRF 中的分割准确性，此外，还开发了多视图重投影修复方法，用于填补编辑后由于不完整场景捕捉而产生的空洞，通过实验和真实世界的编辑示例表明，4D-Editor 可以实现真实感的动态 NeRF 编辑。

Oct, 2023

本文提出了可编辑的神经辐射场，使终端用户能够轻松编辑动态场景，甚至支持拓扑变化。我们的方法支持直观的多维度（最多 3D）编辑，并且可以生成在输入序列中未见过的新颖场景。

Dec, 2022

本文提出了一种通过操作训练视频单个帧中的像素点来编辑动态 NeRFs 的局部外观的新框架，并引入了本地表面表示来保留未编辑区域，通过学习的可逆运动表示网络将其插入和渲染到原始 NeRF 中，并将其变形到任意其他帧，达到时空一致的编辑结果。

Jul, 2023

本文提出了 D-NeRF 方法，将神经辐射场扩展到动态领域，允许从单个相机围绕场景重建和渲染对象的新图像。通过将时间作为系统的额外输入，并将学习过程分为两个主要阶段，可以同时学习两个映射，实现控制相机视图和时间变量以及物体移动的目的。

Nov, 2020

本文提出了一种名为 Edit-DiffNeRF 的框架，通过对已经训练好的扩散模型的潜在语义空间进行微调以有效地合并这些指令，从而实现对 3D 场景的微调，同时通过多视图语义一致性损失确保在不同的视图中重建潜在的语义嵌入。

Jun, 2023

通过图像编辑和几何和外观调整，我们提出了一个快速高效且占用内存低的神经网络架构，能够实现用户友好的交互式编辑 Neural Radiance Fields，并通过语义特征提炼和局部 3D 感知图像内容，使编辑结果视角一致。相比于现有的基于文本引导的编辑方法，我们的方法加速了 10-30 倍，并在多个示例上展示了外观和几何编辑的效果。

Oct, 2023

本文提出了一种新颖的框架，可以利用扩散模型实现对神经场景中的 3D 内容进行编辑，此方法可以有效地改善 NeRF 的可编辑性、多样性和应用范围，验证结果表明在不同的文本提示下，该算法对 NeRF 中的 3D 目标具有改进的效果。

Jun, 2023

本研究提出了一种基于 Neural Radiance Field 的方法，利用显式网格表示与场景的隐式神经表示建立对应关系，使用户可以利用网格形变方法进行可控的形状变形，并合成编辑后的场景的新视角图像。

May, 2022