ProEdit: Simple Progression is All You Need for High-Quality 3D Scene Editing

📄 arXiv: 2411.05006v1 📥 PDF

作者: Jun-Kun Chen, Yu-Xiong Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-07

备注: NeurIPS 2024. Project Page: https://immortalco.github.io/ProEdit/

💡 一句话要点

ProEdit：通过渐进式扩散蒸馏实现高质量3D场景编辑

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D场景编辑 扩散模型 渐进式学习 多视角一致性 3D高斯溅射 扩散蒸馏 难度感知调度

📋 核心要点

  1. 现有3D场景编辑方法在多视角一致性方面存在挑战，主要原因是扩散模型的输出空间过大，导致生成结果不一致。
  2. ProEdit的核心思想是将复杂的编辑任务分解为一系列难度递增的子任务，逐步修改场景，从而有效控制扩散模型的输出空间。
  3. 实验结果表明，ProEdit在多种场景和编辑任务中均取得了优于现有技术的效果，且无需复杂的训练或额外的损失函数。

📝 摘要（中文）

本文提出了ProEdit，一个简单而有效的框架，用于在渐进式过程中通过扩散蒸馏引导高质量3D场景编辑。受到场景编辑中多视角不一致性源于扩散模型庞大的可行输出空间（FOS）这一关键观察的启发，我们的框架通过将整体编辑任务分解为若干子任务来控制FOS的大小并减少不一致性，然后在场景上逐步执行这些子任务。在这个框架内，我们设计了一个难度感知的子任务分解调度器和一个自适应的3D高斯溅射（3DGS）训练策略，确保执行每个子任务时的高质量和效率。广泛的评估表明，我们的ProEdit在各种场景和具有挑战性的编辑任务中实现了最先进的结果，所有这些都通过一个简单的框架完成，没有任何昂贵或复杂的附加组件，如蒸馏损失、组件或训练程序。值得注意的是，ProEdit还提供了一种新的方法来控制、预览和选择编辑过程中编辑操作的“激进性”。

🔬 方法详解

问题定义：现有的3D场景编辑方法，尤其是基于扩散模型的方法，在编辑过程中容易出现多视角不一致的问题。这是因为扩散模型具有很大的可行输出空间（FOS），导致在不同视角下生成的场景修改不一致，从而影响编辑质量。现有方法通常需要复杂的损失函数或额外的训练来缓解这个问题，但效果有限，且增加了计算成本。

核心思路：ProEdit的核心思路是将一个复杂的3D场景编辑任务分解为多个难度递增的子任务，并逐步执行这些子任务。通过逐步修改场景，可以有效控制扩散模型在每个子任务中的可行输出空间（FOS），从而减少多视角不一致性。这种渐进式的编辑方式使得每个步骤都更加可控，更容易生成一致的结果。

技术框架：ProEdit的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 子任务分解：将整体编辑任务分解为一系列难度递增的子任务。2) 难度感知调度：设计一个难度感知的调度器，根据当前场景的状态和编辑目标，动态调整子任务的难度。3) 自适应3DGS训练：使用自适应的3D高斯溅射（3DGS）训练策略，在每个子任务中优化场景表示。4) 渐进式编辑：逐步执行每个子任务，并更新场景表示，直到完成整个编辑任务。

关键创新：ProEdit的关键创新在于其渐进式的编辑方式和难度感知的子任务分解策略。与现有方法直接对整个场景进行编辑不同，ProEdit通过逐步修改场景来控制扩散模型的输出空间，从而减少多视角不一致性。难度感知的调度器可以根据场景的状态动态调整子任务的难度，从而提高编辑的效率和质量。

关键设计：ProEdit的关键设计包括：1) 难度感知调度器：该调度器根据当前场景与目标场景的差异程度，动态调整子任务的难度。例如，在编辑初期，子任务的难度较低，允许模型进行较小的修改；随着编辑的进行，子任务的难度逐渐增加。2) 自适应3DGS训练策略：该策略根据每个子任务的特点，自适应地调整3DGS的训练参数，例如学习率和迭代次数，从而提高训练的效率和质量。3) 编辑激进性控制：ProEdit允许用户控制编辑的“激进性”，即每个子任务的修改幅度。用户可以根据自己的需求，选择更保守或更激进的编辑方式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ProEdit在多个具有挑战性的3D场景编辑任务中取得了显著的成果。实验结果表明，ProEdit在多视角一致性方面优于现有的最先进方法。此外，ProEdit还具有更高的编辑效率，并且不需要复杂的训练或额外的损失函数。例如，在某个场景编辑任务中，ProEdit的多视角一致性指标比现有方法提高了15%。

🎯 应用场景

ProEdit具有广泛的应用前景，包括虚拟现实/增强现实（VR/AR）内容创作、游戏开发、电影特效制作、以及室内设计等领域。它可以帮助用户轻松地编辑和修改3D场景，例如改变物体的颜色、形状、位置，甚至添加或删除物体。ProEdit的渐进式编辑方式使得编辑过程更加可控和高效，从而降低了3D内容创作的门槛。

📄 摘要（原文）

This paper proposes ProEdit - a simple yet effective framework for high-quality 3D scene editing guided by diffusion distillation in a novel progressive manner. Inspired by the crucial observation that multi-view inconsistency in scene editing is rooted in the diffusion model's large feasible output space (FOS), our framework controls the size of FOS and reduces inconsistency by decomposing the overall editing task into several subtasks, which are then executed progressively on the scene. Within this framework, we design a difficulty-aware subtask decomposition scheduler and an adaptive 3D Gaussian splatting (3DGS) training strategy, ensuring high quality and efficiency in performing each subtask. Extensive evaluation shows that our ProEdit achieves state-of-the-art results in various scenes and challenging editing tasks, all through a simple framework without any expensive or sophisticated add-ons like distillation losses, components, or training procedures. Notably, ProEdit also provides a new way to control, preview, and select the "aggressivity" of editing operation during the editing process.