顶会论文种子 Image-Guided Local Editing of Neural Radiance Fields

Title: Image-Guided Local Editing of Neural Radiance Fields

Abstract:

Neural Radiance Fields (NeRFs) have become prominent as an advanced mathematical framework for modeling 3D scenes. They excel in capturing fine details and the visual effects that vary with viewpoint. Despite this, current techniques for modifying NeRF representations often struggle to provide the flexibility and precision needed for localized adjustments. To address these limitations, we introduce an innovative method for image-guided local editing of NeRFs. This approach empowers users to intuitively insert new objects into scenes, refine existing elements, or apply targeted stylistic alterations using reference images. By leveraging the expressive capabilities of NeRFs and harnessing the intuitive guidance provided by imagery, our method achieves high-quality edits that seamlessly integrate with the original content. Through extensive testing on diverse editing challenges—such as object insertion, material substitution, and style transfer—we demonstrate our approach's effectiveness across these complex tasks. These advancements pave the way for more intuitive and precise manipulation of 3D environments in applications ranging from virtual reality to product design.

Keywords: Neural Radiance Fields, NeRFs, 3D Scene Editing, Local Editing, Image-Guided Editing, 3D Scene Manipulation, Virtual Reality, Augmented Reality

Table of Contents (TOC)

Introduction

• 1.1 背景与驱动因素
  • 1.2 问题陈述
  • 1.3 建议的方法
  • 1.4 主要贡献
  • 1.5 论文结构安排

Related Work

• 第二章 数据驱动建模与编辑技术
  • 第二章小节一：三维形状操作
    • 第一小节：三维网格编辑技术
    • 第二小节：基于深度学习的空间变形方法
    • 第三小节：点云编辑与重构算法
  • 第二章小节二：基于深度学习的空间重建方法
    • 第一小节：基础原理概述
    • 第二小节：不同变体实现路径
    • 第三小节：应用实例解析
  • 第二章小节三：图像引导建模技术
    • 第一小节：基于图像的方法体系构建框架
    • 第二小节：风格迁移技术实现路径
    • 第三小节：生成模型在视觉艺术中的应用实践

Methodology

• 3.1 概述（图2）
  • 3.2 NeRF 表示方法
    • 3.2.1 场景编码机制
    • 3.2.2 渲染流程
  • 3.3 局部编辑模块（算法1）
    • 3.3.1 区域选择方法
    • 3.3.2 编辑操作设计
  • 3.4 图像引导模块（算法2）
    • 3.4.1 特征提取过程
    • 3.4.2 图像配准步骤
    • 3.4.3 NeRF 组合方式
  • 3.5 实现细节

Experiments

• 4.1 实验设置
  • 4.1.1 硬件与软件
  • 4.1.2 训练流程
• 4.2 数据集（表1）
  • 4.2.1 虚拟场景
  • 4.2.2 真实场景
• 4.3 评估指标
  • 视觉质量
  • 几何精度
  • 编辑一致性
• 4.4 结果与分析（图3, 图4, 图5, 表2, 表3）
  • 对象插入
  • 材质替换
  • 风格迁移

Discussion

 * 5.1 Limitations
 * 5.2 Future Work

Conclusion

List of Figures

• Figure 1: A detailed visualization of image-based localized NeRF editing.
• Figure 2: Overview of the proposed framework.
• Figure 3: Examples demonstrating various local editing tasks.
• Figure 4: Comparison with baseline methods (vs.).
• Figure 5: Quantitative assessment of editing results.

List of Tables

• The first table presents an overview of datasets utilized in our experiments.
• The second table provides performance metrics for various editing operations.
• The third table includes the outcomes of a comprehensive ablation study.

List of Algorithms

• Algorithm 1: Local editing module's pseudo-code. * Algorithm 2: Image guidance module's pseudo-code.

Related Work References

3D Shape Manipulation * Haque等人 - Instruct-NeRF至NeRF：利用指令编辑三维场景。

• Li等人提出的FocalDreamer通过文本驱动的方法实现了三维编辑，并通过融合组装实现了细节增强。
• Sella团队开发的Vox-E采用文本引导的方式对三维物体进行体素编辑。
• Bar-Tal等人设计的Text2Live采用文本引导的方式对图像和视频进行层次化编辑。

Neural Radiance Fields Mildenhall等人提出的一种方法*：将场景表示为神经辐射场并用于视图合成。

• Liu等人提出了一种名为StyleRF的方法*：零目标三维风格转移技术。
• Metzer等人提出了一个名为Latent-NeRF的方法*：用于基于形状生成三维形状和纹理的技术。
• Babu等人提出了一个名为HyperFields的方法*：一种从文本生成零目标Radi Fields的技术。
• Kerr等人提出了LeRF方法*：一种结合语言嵌入的Radi Fields方法。
• Kobayashi等人提出了一种通过特征场分解进行编辑的方法。
• Vora等人提出了一个称为NeSF的方法*:一种用于通用三维场景语义分割的神经半透明体方法。
• Zhang等人提出了ARF方法*:一种艺术风格的Radi Fields方法。
• Zhuang等人提出的DreamEditor系统*:一种基于文本驱动的三维场景编辑系统，并结合神经场技术实现其功能。

Image-Guided Text Generation * Hertz et al. - Cross-attention-based text-to-text image editing.

• Brooks et al. - Instruct_PIX2_PIX: A method for interpreting and executing image editing instructions.
• Hertz et al. - Text inversion techniques enable personalized text-to-image generation.
• Richardson et al. - TeXTure: A diffusion model-based approach for texture-aware 3D shape texturing.
• Bokhovkin et al. - Mesh2Tex: Generating surface textures from 3D model queries.
• Chen et al. - Text2Tex: Diffusion models for texture synthesis guided by text content.
• Siddiqui et al. - Texturify: Surface-texture-aware techniques for 3D shape modeling.