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CoreEditor: Correspondence-Constrained Diffusion for Consistent 3D Editing
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PRE
AI
DOI：10.1109/TVCG.2026.3657658.png)
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摘要
En 中文
文本驱动3D编辑是一项新兴任务，专注于基于文本提示修改场景。当前方法通常将预训练的2D图像编辑器适配到多视角观测中，使用特定策略来跨视角整合信息。然而，这些方法在确保视角间一致性方面仍存在挑战，因为它们缺乏对信息共享的精确控制，导致编辑结果视觉变化不足且细节模糊。在本文中，我们提出CoreEditor，一种用于一致文本到3D编辑的新型框架。我们方法的核心是一种新颖的对应关系约束注意力机制，该机制强制执行扩散去噪过程中预期保持视觉一致性的对应像素间的结构化交互。与仅依赖场景几何的传统方法不同，我们通过融合源自扩散去噪过程的语义相似性来增强对应关系。这种来自几何和语义的双重支持确保了稳健的多视角编辑过程。此外，我们引入了一种选择性编辑流水线，使用户能够从多个候选结果中选择偏好的编辑，从而创建更灵活且以用户为中心的3D编辑过程。大量实验证明了CoreEditor的有效性，展示了其生成高质量3D编辑的能力，显著优于现有方法。
Keyword:
3D editing
Gaussian splatting
diffusion
期刊
IF:
6.5
论文数:
353
被引数:
2.2W
机构
引用论文
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