基于扩散模型的注意力特征 warping 用于一致的 3D 场景编辑
计算机视觉与模式识别
2024-12-12 v1
摘要
我们提出了一种新方法，用于基于扩散模型的 3D 场景编辑，旨在确保跨视角的视图一致性和真实性。我们的方法利用从单张参考图像中提取的注意力特征来定义意图编辑。这些特征通过与从高斯点云深度估计中派生的场景几何对齐，将其warped到多个视角中。将这些warped特征注入其他视角后，可实现编辑在三维空间中的一致性传播，实现高保真度和空间对齐。在大量评估表明，我们的方法在生成 3D 场景的灵活编辑方面有效地推进了场景操纵能力，与现有方法相比具有显著优势。项目页面: \url{https://attention-warp.github.io}
引用
@article{arxiv.2412.07984,
title = {Diffusion-Based Attention Warping for Consistent 3D Scene Editing},
author = {Eyal Gomel and Lior Wolf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.07984},
year = {2024}
}