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NeRF-Insert：基于多模态控制信号的三维局部编辑
我们提出了一种 NeRF 编辑框架 NeRF-Insert，允许用户以灵活的控制水平进行高质量的本地编辑。与先前依赖于图像到图像模型的工作不同，我们将场景编辑视为一种修补问题，鼓励保持全局结构的场景。此外，尽管大多数现有方法仅使用文本提示来
PDF2 months ago
三维高斯函数中的语义任意性
通过交互式流程而无需任何训练过程和学习参数，本文提出了一种在 3D 高斯中实现对象分割的新方法，称为 SA-GS。通过提出的多视角掩码生成和视图标签分配方法，SA-GS 可以泛化 SAM 以实现 3D 一致的分割，并提出了跨视图标签投票方法
PDF5 months ago
基于 Nerf 的 3D 场景编辑技术的探索与改进
本研究综述了近年来学者们在 NeRF 场景或对象编辑领域的初步探索，并通过将 GaN 和 Transformer 等残差模型与 NeRF 相结合，进一步扩展了 NeRF 场景编辑的泛化能力，其中包括实现实时新视角编辑反馈、文本合成的多模编辑
PDF5 months ago
SIGNeRF: 基于场景集成生成的神经辐射场
SIGNeRF 是一种快速和可控的 NeRF 场景编辑和场景整合对象生成的新方法，通过图像扩散模型的深度条件机制，在一次迭代中基于参考图像集合对原始 NeRF 进行更新和改进，从而实现三维一致性视图生成。
PDF6 months ago
建模动态城市场景的街道高斯函数
该论文介绍了一种用于建模动态城市街景的新的显式场景表示方法，其使用带有语义标签和 3D 高斯模型的点云来表示动态城市街景，从而实现了场景的编辑和生成，并且在多个数据集上表现优异。
PDF6 months ago
ICCV蓝色 NF：蓝图神经场
通过先前语义和深度信息，BlueNF 构建了场景的蓝图，实现了直观的 3D 编辑和操作，包括遮掩、外观修改和物体去除等，从而为视觉内容创作做出了重要贡献。
PDF10 months ago
CVPRI$^2$-SDF：使用神经 SDF 射线追踪进行室内场景本质重建与编辑
本研究提出了一种基于神经距离场的方法，利用可微分的蒙特卡罗光线跟踪技术，从多视角图像中恢复室内场景的形状、辐射和材料，并进行物理模拟和逼真的场景编辑。实验结果表明，该方法在室内场景重建、新视角合成和场景编辑方面优于现有的基线方法。
PDFa year ago
通过自监督静态 - 动态解缠缚，从单幅图像中查看 3D 物体
本文提出一种无监督学习方法，通过观察未标记的多视角视频，学习将一个包含多种物体的复杂场景的单幅图像观察映射到一个三维神经场景表示，可以将该表示分解为可移动和不可移动的部分，并通过神经渲染进行自监督训练，从而实现基于对象的三维表示、新视角合成
PDF2 years ago
神经稀疏体素场
本文介绍了一种新的神经场景表示方法 NSVF，它定义了一组体素界限的隐式场，通过稀疏体素八叉树组织，从一组姿态的 RGB 图像中逐步学习底层体素结构，并通过跳过不包含任何相关场景内容的体素来加速渲染新视角，可轻松应用于场景编辑和场景组合。
PDF4 years ago
SESAME: 通过添加、操作或删除对象来语义编辑场景
SESAME 是一种基于生成器鉴别器对的语义编辑方法，利用独立处理图像和语义的输入流向来操作或添入特定语义概念，实现场景的快速编辑和图像生成。
PDF4 years ago