GSEdit: Efficient Text-Guided Editing of 3D Objects via Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2403.05154v2 📥 PDF

作者: Francesco Palandra, Andrea Sanchietti, Daniele Baieri, Emanuele Rodolà

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-03-08 (更新: 2024-05-21)

备注: 8 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出GSEdit以实现高效的文本引导3D对象编辑

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

关键词: 3D对象编辑 高斯点云 文本引导 图像扩散模型 效率提升 细节保持 虚拟现实 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有的3D对象编辑方法在效率和细节保持方面存在不足，难以快速实现风格和外观的修改。
  2. GSEdit通过高斯点云表示3D场景，结合图像扩散模型优化编辑过程，确保快速且精确的编辑效果。
  3. 实验结果显示，GSEdit在编辑速度上显著优于传统方法，同时在保持对象细节和一致性方面表现出色。

📝 摘要（中文）

我们提出了GSEdit，一种基于高斯点云模型的文本引导3D对象编辑管道。该方法能够在不改变3D对象主要细节的情况下，快速编辑其风格和外观，且在普通硬件上仅需几分钟。通过利用高斯点云表示3D场景，并结合预训练的图像扩散模型逐步优化图像监督，GSEdit确保不同视角间的一致性，保持原始对象信息的完整性。与依赖NeRF类MLP模型的现有方法相比，GSEdit在效率上具有显著优势，使3D编辑任务更为迅速。我们的全面评估表明，GSEdit能够有效地根据给定的文本指令改变对象的形状和外观，同时保持其一致性和细节。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有3D对象编辑方法在效率和细节保持方面的不足，尤其是在快速编辑风格和外观时，如何不损失主要细节是一个挑战。

核心思路：GSEdit的核心思路是利用高斯点云表示3D场景，并通过预训练的图像扩散模型逐步优化图像监督，从而实现快速且高质量的编辑。这样的设计使得编辑过程不仅高效，还能保持对象的完整性。

技术框架：GSEdit的整体架构包括输入模块（支持3D三角网格或高斯点云）、高斯点云表示、图像扩散模型优化、以及最终的编辑输出。每个模块协同工作，确保编辑过程的流畅性和高效性。

关键创新：GSEdit的主要创新在于其高效的高斯点云表示和图像扩散模型的结合，这与传统依赖NeRF类MLP模型的方法有本质区别，后者通常在速度和细节保持上存在局限。

关键设计：在设计中，GSEdit采用了SDS损失函数，以确保编辑的精确性和准确性。此外，模型的参数设置经过精心调整，以优化编辑效果和处理速度。通过这些设计，GSEdit能够在短时间内实现高质量的3D对象编辑。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GSEdit在3D对象编辑任务中表现出色，编辑速度相比传统方法提升了数倍，同时在保持对象细节和一致性方面也取得了显著效果。具体而言，GSEdit能够在几分钟内完成复杂的风格和外观修改，极大地提高了用户的编辑体验。

🎯 应用场景

GSEdit的潜在应用领域包括游戏开发、动画制作、虚拟现实和增强现实等。其高效的3D对象编辑能力可以大幅提升创作效率，降低开发成本，具有重要的实际价值和广泛的市场前景。未来，随着技术的进一步发展，GSEdit可能会在更多领域中得到应用，如在线设计平台和个性化定制服务等。

📄 摘要（原文）

We present GSEdit, a pipeline for text-guided 3D object editing based on Gaussian Splatting models. Our method enables the editing of the style and appearance of 3D objects without altering their main details, all in a matter of minutes on consumer hardware. We tackle the problem by leveraging Gaussian splatting to represent 3D scenes, and we optimize the model while progressively varying the image supervision by means of a pretrained image-based diffusion model. The input object may be given as a 3D triangular mesh, or directly provided as Gaussians from a generative model such as DreamGaussian. GSEdit ensures consistency across different viewpoints, maintaining the integrity of the original object's information. Compared to previously proposed methods relying on NeRF-like MLP models, GSEdit stands out for its efficiency, making 3D editing tasks much faster. Our editing process is refined via the application of the SDS loss, ensuring that our edits are both precise and accurate. Our comprehensive evaluation demonstrates that GSEdit effectively alters object shape and appearance following the given textual instructions while preserving their coherence and detail.