CVPR 2024｜文本或圖像提示精準編輯 3D 場景，美圖&信工所&北航&中大聯合提出 3D 編輯方法 CustomNeRF

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原標題：CVPR 2024｜文本或圖像提示精準編輯 3D 場景，美圖&信工所&北航&中大聯合提出 3D 編輯方法 CustomNeRF
關鍵字：小米,字節跳動,編輯,圖像,場景
文章來源：AI前線
內容字數：8205字

內容摘要：

作者 | 美圖影像研究院
美圖影像研究院（MT Lab）與中國科學院信息工程研究所、北京航空航天大學、中山大學共同提出了 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。背景自 2020 年神經輻射場 (Neural Radiance Field, NeRF) 提出以來，將隱式表達推上了一個新的高度。作為當前最前沿的技術之一，NeRF 快速泛化應用在計算機視覺、計算機圖形學、增強現實、虛擬現實等領域，并持續受到廣泛關注。
有賴于易于優化和連續表示的特點，NeRF 在 3D 場景重建中有著大量應用，也帶動了 3D 場景編輯領域的研究，如 3D 對象或場景的紋理重繪、風格化等。為了進一步提高 3D 場景編輯的靈活性，近期基于預訓練擴散模型進行 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果并非易事。
為了讓文本驅動的 3D 場景編輯也能夠實現精準控制，美圖影像研究院（MT Lab）與中國科學院信息工程研究所、北京航空航天大學、

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