ScanEdit: Hierarchically-Guided Functional 3D Scan Editing

📄 arXiv: 2504.15049v1 📥 PDF

作者: Mohamed el amine Boudjoghra, Ivan Laptev, Angela Dai

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-21

备注: Project webpage: https://aminebdj.github.io/scanedit/ Video: https://www.youtube.com/watch?v=Dfmu2g6pVlg

💡 一句话要点

ScanEdit：提出层级引导的功能性3D扫描编辑方法，实现指令驱动的场景编辑。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D场景编辑 层级场景图 大型语言模型 物理约束 指令驱动编辑

📋 核心要点

  1. 现有3D场景编辑方法难以处理复杂场景中对象间的大量依赖关系，编辑效率和真实感有待提高。
  2. ScanEdit构建层级场景图，利用LLM将指令转化为可执行命令，并结合物理约束，实现逼真的场景编辑。
  3. 实验表明，ScanEdit在真实场景和各种指令下均优于现有技术，展示了其优越的编辑性能。

📝 摘要（中文）

随着3D捕获技术的快速发展和3D数据的日益丰富，有效的3D场景编辑对于各种图形应用至关重要。本文提出了ScanEdit，一种指令驱动的方法，用于对复杂的真实世界3D扫描进行功能性编辑。为了对大型且相互依赖的对象集合进行建模，我们提出了一种层级引导的方法。给定一个分解为其对象实例的3D扫描，我们首先构建一个层级场景图表示，以实现有效且易于处理的编辑。然后，我们利用大型语言模型（LLM）的推理能力，将高级语言指令转换为可操作的命令，并以层级方式应用于场景图。最后，ScanEdit将基于LLM的指导与显式的物理约束相结合，生成逼真的场景，其中对象排列既符合物理规律又符合常识。在大量的实验评估中，ScanEdit优于现有技术，并在各种真实场景和输入指令中展示了出色的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂真实世界3D扫描场景的功能性编辑问题。现有方法在处理大量相互依赖的对象时面临挑战，难以保证编辑的效率和结果的真实性，尤其是在满足物理约束和常识方面表现不足。

核心思路：论文的核心思路是利用层级场景图来表示3D扫描场景，并结合大型语言模型（LLM）的推理能力，将高级语言指令转化为可操作的命令。通过层级结构，可以有效地管理对象之间的依赖关系，并利用LLM的知识来指导编辑过程，同时加入物理约束以保证场景的真实性。

技术框架：ScanEdit的技术框架主要包含三个阶段：1) 场景图构建：将3D扫描分解为对象实例，并构建层级场景图，表示对象之间的关系。2) 指令解析与命令生成：利用LLM将高级语言指令解析为可执行的命令，这些命令将作用于场景图中的对象。3) 场景编辑与物理约束：根据生成的命令编辑场景图，并应用物理约束，生成符合物理规律和常识的逼真场景。

关键创新：论文的关键创新在于将层级场景图、大型语言模型和物理约束相结合，实现了一种高效且逼真的3D场景编辑方法。与现有方法相比，ScanEdit能够更好地处理复杂场景中的对象依赖关系，并利用LLM的知识来指导编辑过程，从而生成更符合用户意图和物理规律的场景。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 层级场景图的构建方法，如何有效地表示对象之间的关系；2) LLM指令解析器的设计，如何将高级语言指令转化为可执行的命令；3) 物理约束的实现方式，如何保证编辑后的场景符合物理规律。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ScanEdit在实验中表现出色，优于现有技术。论文通过大量实验验证了ScanEdit在各种真实场景和输入指令下的有效性。虽然摘要中没有提供具体的性能数据和提升幅度，但强调了ScanEdit在生成逼真场景方面的优势，表明其在场景编辑质量上取得了显著提升。

🎯 应用场景

ScanEdit具有广泛的应用前景，包括虚拟现实/增强现实内容创作、游戏开发、室内设计、机器人导航等领域。该方法可以帮助用户快速、高效地编辑3D场景，并生成逼真的虚拟环境，从而提高内容创作效率，降低开发成本。未来，ScanEdit有望成为3D内容创作的重要工具。

📄 摘要（原文）

With the fast pace of 3D capture technology and resulting abundance of 3D data, effective 3D scene editing becomes essential for a variety of graphics applications. In this work we present ScanEdit, an instruction-driven method for functional editing of complex, real-world 3D scans. To model large and interdependent sets of ob- jectswe propose a hierarchically-guided approach. Given a 3D scan decomposed into its object instances, we first construct a hierarchical scene graph representation to enable effective, tractable editing. We then leverage reason- ing capabilities of Large Language Models (LLMs) and translate high-level language instructions into actionable commands applied hierarchically to the scene graph. Fi- nally, ScanEdit integrates LLM-based guidance with ex- plicit physical constraints and generates realistic scenes where object arrangements obey both physics and common sense. In our extensive experimental evaluation ScanEdit outperforms state of the art and demonstrates excellent re- sults for a variety of real-world scenes and input instruc- tions.