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原標(biāo)題：CVPR 2024丨文本或圖像提示精準(zhǔn)編輯 3D 場景，美圖&信工所&北航&中大聯(lián)合提出 3D 編輯方法 CustomNeRF
關(guān)鍵字：編輯,圖像,場景,文本,區(qū)域
文章來源：AI科技評論
內(nèi)容字數(shù)：6996字

內(nèi)容摘要：

美圖影像研究院（MT Lab）與中國科學(xué)院信息工程研究所、北京航空航天大學(xué)、中山大學(xué)共同提出了3D場景編輯方法——CustomNeRF，同時支持文本描述和參考圖像作為3D場景的編輯提示，該研究成果已被CVPR 2024接收。1背景自2020年神經(jīng)輻射場(Neural Radiance Field, NeRF)提出以來，將隱式表達推上了一個新的高度。作為當(dāng)前最前沿的技術(shù)之一，NeRF快速泛化應(yīng)用在計算機視覺、計算機圖形學(xué)、增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域，并持續(xù)受到廣泛關(guān)注。
有賴于易于優(yōu)化和連續(xù)表示的特點，NeRF在3D場景重建中有著大量應(yīng)用，也帶動了3D場景編輯領(lǐng)域的研究，如3D對象或場景的紋理重繪、風(fēng)格化等。為了進一步提高3D場景編輯的靈活性，近期基于預(yù)訓(xùn)練擴散模型進行3D場景編輯的方法也正在被大量探索，但由于NeRF的隱式表征以及3D場景的幾何特性，獲得符合文本提示的編輯結(jié)果并非易事。
為了讓文本驅(qū)動的3D場景編輯也能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)控制，美圖影像研究院（MT Lab）與中國科學(xué)院信息工程研究所、北京航空航天大學(xué)、中山大學(xué)，共同提出了一種將文本描述和參考圖像統(tǒng)一為編輯提示的CustomNeRF

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作者簡介：雷峰網(wǎng)旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關(guān)注AI工程落地。