ReplaceAnything3D：基于组合神经辐射场的文本导向 3D 场景编辑
计算机视觉与模式识别
2024-02-01 v1 人工智能
图形学
摘要
我们提出 ReplaceAnything3D 模型（RAM3D），一种新颖的文本导向 3D 场景编辑方法，使能够替换场景中的特定对象。给定场景的多视角图像、描述待替换对象的文本提示以及描述新对象的文本提示，我们的 Erase-and-Replace 方法能够在保持多视角 3D 一致性的前提下有效地在场景中交换对象。我们通过应用于各种真实 3D 场景来展示 ReplaceAnything3D 的多样性，展示了修改后的前景对象结果与场景其余部分良好集成，且不影响整体完整性。
引用
@article{arxiv.2401.17895,
title = {ReplaceAnything3D:Text-Guided 3D Scene Editing with Compositional Neural Radiance Fields},
author = {Edward Bartrum and Thu Nguyen-Phuoc and Chris Xie and Zhengqin Li and Numair Khan and Armen Avetisyan and Douglas Lanman and Lei Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.17895},
year = {2024}
}
备注
For our project page, see https://replaceanything3d.github.io/