CVPR 2024丨文本或图像提示精准编辑 3D 场景，美图&信工所&北航&中大联合提出 3D 编辑方法 CustomNeRF

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原标题：CVPR 2024丨文本或图像提示精准编辑 3D 场景，美图&信工所&北航&中大联合提出 3D 编辑方法 CustomNeRF
关键字：编辑,图像,场景,文本,区域
文章来源：AI科技评论
内容字数：6996字

内容摘要：

美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院信息工程研究所、北京航空航天大学、中山大学共同提出了3D场景编辑方法——CustomNeRF，同时支持文本描述和参考图像作为3D场景的编辑提示，该研究成果已被CVPR 2024接收。1背景自2020年神经辐射场(Neural Radiance Field, NeRF)提出以来，将隐式表达推上了一个新的高度。作为当前最前沿的技术之一，NeRF快速泛化应用在计算机视觉、计算机图形学、增强现实、虚拟现实等领域，并持续受到广泛关注。
有赖于易于优化和连续表示的特点，NeRF在3D场景重建中有着大量应用，也带动了3D场景编辑领域的研究，如3D对象或场景的纹理重绘、风格化等。为了进一步提高3D场景编辑的灵活性，近期基于预训练扩散模型进行3D场景编辑的方法也正在被大量探索，但由于NeRF的隐式表征以及3D场景的几何特性，获得符合文本提示的编辑结果并非易事。
为了让文本驱动的3D场景编辑也能够实现精准控制，美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院信息工程研究所、北京航空航天大学、中山大学，共同提出了一种将文本描述和参考图像统一为编辑提示的CustomNeRF

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作者简介：雷峰网旗下AI新媒体。聚焦AI前沿研究，关注AI工程落地。