3DitScene: Editing Any Scene via Language-guided Disentangled Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2405.18424v1 📥 PDF

作者: Qihang Zhang, Yinghao Xu, Chaoyang Wang, Hsin-Ying Lee, Gordon Wetzstein, Bolei Zhou, Ceyuan Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-28

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

3DitScene：提出语言引导的解耦高斯溅射，实现任意场景的编辑。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 场景编辑 3D高斯溅射 语言引导 解耦表示 CLIP 图像编辑 三维重建

📋 核心要点

  1. 现有场景编辑方法主要集中于2D对象或3D全局场景，缺乏统一的方法来有效控制和操作不同粒度的3D场景。
  2. 3DitScene利用语言引导的解耦高斯溅射，将语义信息融入3D几何体，实现对场景和对象的精细化控制和编辑。
  3. 实验结果表明，3DitScene在场景图像编辑方面具有有效性和多功能性，能够实现从2D到3D的无缝编辑。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖且统一的场景编辑框架3DitScene，该框架利用语言引导的解耦高斯溅射，实现了从2D到3D的无缝编辑，从而能够精确控制场景的组成和单个对象。该方法首先结合了通过生成先验和优化技术改进的3D高斯。然后，来自CLIP的语言特征将语义引入3D几何体中，以实现对象解耦。借助解耦的高斯，3DitScene允许在全局和个体层面上进行操作，从而彻底改变了创造性表达，并增强了对场景和对象的控制。实验结果表明了3DitScene在场景图像编辑中的有效性和多功能性。代码和在线演示可在项目主页找到：https://zqh0253.github.io/3DitScene/。

🔬 方法详解

问题定义：现有的场景编辑方法要么只关注2D的单个对象，要么只关注3D的全局场景，缺乏一种统一的方法来在3D层面上以不同的粒度有效地控制和操作场景。这限制了用户对场景的精细化编辑能力，难以实现对场景中特定对象的精确操控。

核心思路：3DitScene的核心思路是利用语言引导的解耦高斯溅射，将场景中的对象进行解耦，从而实现对场景和对象的独立控制。通过将CLIP的语言特征融入3D几何体，为每个高斯赋予语义信息，从而实现基于语言描述的场景编辑。

技术框架：3DitScene的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 使用3D高斯表示场景；2) 利用生成先验和优化技术对3D高斯进行优化；3) 将CLIP的语言特征融入3D高斯，实现对象解耦；4) 基于解耦的高斯，进行全局或个体层面的场景编辑。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了语言引导的解耦高斯溅射。通过将语言信息融入3D高斯表示，实现了对场景中对象的语义解耦，从而可以使用自然语言来控制和编辑场景中的特定对象。与现有方法相比，3DitScene能够实现更精细、更灵活的场景编辑。

关键设计：具体的技术细节包括：如何将CLIP的语言特征有效地融入3D高斯表示？如何设计损失函数来优化解耦后的高斯表示？如何利用生成先验来提高高斯表示的质量？这些都是影响最终编辑效果的关键因素。论文中应该会详细描述这些技术细节，但具体参数设置和网络结构等信息未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文的实验结果表明，3DitScene在场景图像编辑方面具有显著的优势。具体性能数据未知，但摘要中提到该方法能够实现从2D到3D的无缝编辑，并能够精确控制场景的组成和单个对象。与现有方法相比，3DitScene能够生成更逼真、更符合用户意图的编辑结果。具体的对比基线和提升幅度未知。

🎯 应用场景

3DitScene具有广泛的应用前景，可应用于娱乐、摄影、广告设计等领域。例如，用户可以使用自然语言来修改场景中的对象，改变其颜色、形状或位置。该技术还可以用于创建虚拟现实和增强现实内容，为用户提供更具沉浸感的体验。未来，该技术有望进一步发展，实现更复杂的场景编辑和生成。

📄 摘要（原文）

Scene image editing is crucial for entertainment, photography, and advertising design. Existing methods solely focus on either 2D individual object or 3D global scene editing. This results in a lack of a unified approach to effectively control and manipulate scenes at the 3D level with different levels of granularity. In this work, we propose 3DitScene, a novel and unified scene editing framework leveraging language-guided disentangled Gaussian Splatting that enables seamless editing from 2D to 3D, allowing precise control over scene composition and individual objects. We first incorporate 3D Gaussians that are refined through generative priors and optimization techniques. Language features from CLIP then introduce semantics into 3D geometry for object disentanglement. With the disentangled Gaussians, 3DitScene allows for manipulation at both the global and individual levels, revolutionizing creative expression and empowering control over scenes and objects. Experimental results demonstrate the effectiveness and versatility of 3DitScene in scene image editing. Code and online demo can be found at our project homepage: https://zqh0253.github.io/3DitScene/.