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原標(biāo)題：CVPR 2024｜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：小米,字節(jié)跳動,編輯,圖像,場景
文章來源：AI前線
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：8205字

內(nèi)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(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。背景自 2020 年神經(jīng)輻射場 (Neural Radiance Field, NeRF) 提出以來，將隱式表達(dá)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(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)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(diǎn)，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(jìn)一步提高 3D 場景編輯的靈活性，近期基于預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)散模型進(jìn)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)、

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文章來源：AI前線
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作者簡介：面向AI愛好者、開發(fā)者和科學(xué)家，提供大模型最新資訊、AI技術(shù)分享干貨、一線業(yè)界實(shí)踐案例，助你全面擁抱AIGC。