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原標題：CVPR 2024丨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：編輯,圖像,場景,文本,區域
文章來源：AI科技評論
內容字數：6996字

內容摘要：

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。1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、中山大學，共同提出了一種將文本描述和參考圖像統一為編輯提示的CustomNeRF

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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。