GaussianEditor: Editing 3D Gaussians Delicately with Text Instructions

📄 arXiv: 2311.16037v2 📥 PDF

作者: Junjie Wang, Jiemin Fang, Xiaopeng Zhang, Lingxi Xie, Qi Tian

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-11-27 (更新: 2024-07-24)

备注: CVPR 2024, Project page: https://GaussianEditor.github.io

💡 一句话要点

提出GaussianEditor以解决3D场景精细编辑问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D场景编辑 高斯体 文本指令 扩散模型 虚拟现实 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的扩散模型在3D场景编辑中难以实现精细和局部的编辑，主要是因为编辑通常作用于整个图像。
  2. 论文提出的GaussianEditor框架通过3D高斯体与文本指令结合，能够实现更精细的3D场景编辑。
  3. 实验结果表明，GaussianEditor在编辑精度上优于现有方法，并且训练速度显著提升，达到20分钟。

📝 摘要（中文）

最近，基于2D扩散模型的文本指令在3D场景编辑中取得了显著成果。然而，现有扩散模型主要通过预测潜在空间中的噪声生成图像，且编辑通常应用于整个图像，这使得对3D场景进行精细、尤其是局部编辑变得困难。受近期3D高斯点云技术的启发，我们提出了一个系统框架GaussianEditor，通过3D高斯体与文本指令进行精细的3D场景编辑。得益于3D高斯体的显式特性，我们设计了一系列技术以实现精细编辑。具体而言，我们首先提取与文本指令对应的兴趣区域（RoI），并将其与3D高斯体对齐，进一步用于控制编辑过程。我们的框架能够实现比以往方法更精细和准确的3D场景编辑，同时训练速度更快，即在单个V100 GPU上仅需20分钟，速度是Instruct-NeRF2NeRF的两倍以上（45分钟至2小时）。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是如何在3D场景中实现精细和局部的编辑。现有方法由于编辑通常作用于整个图像，导致难以满足用户对局部细节的需求。

核心思路：论文的核心思路是利用3D高斯体的显式特性，通过提取与文本指令对应的兴趣区域（RoI），实现对3D场景的精细编辑。这样的设计使得编辑过程更加灵活和精准。

技术框架：GaussianEditor的整体架构包括三个主要模块：首先是RoI提取模块，用于识别与文本指令相关的区域；其次是高斯对齐模块，将RoI与3D高斯体对齐；最后是编辑控制模块，基于对齐的高斯体进行精细编辑。

关键创新：最重要的技术创新点在于通过3D高斯体实现精细的局部编辑，这与现有方法的全局编辑方式形成了本质区别。

关键设计：在关键设计上，论文采用了特定的损失函数来优化RoI与高斯体的对齐，同时在网络结构上进行了优化，以提高训练效率和编辑精度。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GaussianEditor在3D场景编辑的精度上显著优于现有方法，训练时间仅需20分钟，相较于Instruct-NeRF2NeRF的45分钟至2小时提升超过一倍，展示了其在效率和效果上的双重优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和建筑设计等，能够为用户提供更为灵活和精准的3D场景编辑工具。未来，该技术可能会推动3D内容创作的自动化和智能化，提升用户体验和创作效率。

📄 摘要（原文）

Recently, impressive results have been achieved in 3D scene editing with text instructions based on a 2D diffusion model. However, current diffusion models primarily generate images by predicting noise in the latent space, and the editing is usually applied to the whole image, which makes it challenging to perform delicate, especially localized, editing for 3D scenes. Inspired by recent 3D Gaussian splatting, we propose a systematic framework, named GaussianEditor, to edit 3D scenes delicately via 3D Gaussians with text instructions. Benefiting from the explicit property of 3D Gaussians, we design a series of techniques to achieve delicate editing. Specifically, we first extract the region of interest (RoI) corresponding to the text instruction, aligning it to 3D Gaussians. The Gaussian RoI is further used to control the editing process. Our framework can achieve more delicate and precise editing of 3D scenes than previous methods while enjoying much faster training speed, i.e. within 20 minutes on a single V100 GPU, more than twice as fast as Instruct-NeRF2NeRF (45 minutes -- 2 hours).