EditCast3D: Single-Frame-Guided 3D Editing with Video Propagation and View Selection
作者: Huaizhi Qu, Ruichen Zhang, Shuqing Luo, Luchao Qi, Zhihao Zhang, Xiaoming Liu, Roni Sengupta, Tianlong Chen
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-11
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
EditCast3D：利用视频传播和视图选择实现单帧引导的3D编辑
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D编辑 视频传播 视图选择 基础模型 3D重建
📋 核心要点
- 现有3D编辑方法难以有效利用计算量大的图像编辑基础模型，且迭代编辑成本高昂。
- EditCast3D通过视频生成模型将单帧编辑传播到整个数据集，减少对昂贵图像编辑的依赖。
- 引入视图选择策略，显式选择一致且利于重建的视图，实现高效的前馈3D重建。
📝 摘要（中文）
图像编辑领域受益于基础模型的进步，但其在3D编辑中的应用仍待探索。一个直接的方法是用基础模型替换现有工作流程中的图像编辑模块。然而，它们巨大的计算需求以及闭源API的限制和成本使得将这些模型插入到现有的迭代编辑策略中变得不切实际。为了解决这个限制，我们提出了EditCast3D，该流程采用视频生成基础模型，在重建之前将编辑从单个首帧传播到整个数据集。虽然编辑传播可以通过视频模型实现数据集级别的编辑，但其一致性对于3D重建仍然欠佳，因为多视图对齐至关重要。为了克服这一点，EditCast3D引入了一种视图选择策略，该策略显式地识别一致且有利于重建的视图，并采用前馈重建，而无需昂贵的细化。总而言之，该流程既最大限度地减少了对昂贵图像编辑的依赖，又减轻了在图像上独立应用基础模型时出现的提示歧义。我们在常用的3D编辑数据集上评估了EditCast3D，并将其与最先进的3D编辑基线进行比较，证明了其卓越的编辑质量和高效率。这些结果确立了EditCast3D作为将基础模型集成到3D编辑流程中的可扩展和通用范例。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D编辑方法在利用图像编辑基础模型时面临计算成本高、API限制以及迭代优化效率低下的问题。直接将图像编辑基础模型应用于多视角图像进行3D重建，会因视角不一致和prompt歧义导致重建质量下降。现有方法难以在保证编辑质量的同时，实现高效且可扩展的3D编辑。
核心思路：EditCast3D的核心思路是利用视频生成模型将用户在单帧图像上的编辑传播到整个多视角图像数据集，从而避免对每张图像都进行独立的、计算量大的编辑操作。通过视频传播，可以保持编辑在不同视角下的一致性。此外，引入视图选择策略，挑选出最适合3D重建的视角，进一步提升重建质量。
技术框架：EditCast3D包含以下主要阶段：1) 单帧编辑：用户在单个图像帧上使用图像编辑基础模型进行编辑。2) 视频传播：利用视频生成模型，将单帧编辑的结果传播到整个多视角图像数据集，生成编辑后的视频序列。3) 视图选择：设计视图选择策略，从编辑后的视频序列中选择一组最适合3D重建的视角。4) 3D重建：使用选定的视角图像，通过前馈网络进行3D重建，无需迭代优化。
关键创新：EditCast3D的关键创新在于：1) 基于视频传播的编辑方法：将图像编辑任务转化为视频编辑任务，利用视频生成模型实现高效的编辑传播。2) 视图选择策略：显式地选择一致且利于重建的视角，提升重建质量和效率。3) 端到端前馈重建：避免了传统方法中耗时的迭代优化过程，提高了重建速度。
关键设计：视图选择策略是关键设计之一，具体实现可能包括：1) 一致性评估：评估不同视角下编辑结果的一致性，例如通过光流或特征匹配等方法。2) 重建友好性评估：评估视角对于3D重建的贡献，例如通过视角之间的基线长度或图像质量等指标。3) 选择算法：基于一致性和重建友好性评估结果，选择一组最优的视角。具体的损失函数和网络结构细节在论文中未明确说明，属于未知信息。
📊 实验亮点
EditCast3D在常用的3D编辑数据集上进行了评估，并与最先进的3D编辑基线方法进行了比较。实验结果表明，EditCast3D在编辑质量和效率方面均优于现有方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。代码已开源，方便研究人员复现和进一步研究。
🎯 应用场景
EditCast3D可应用于各种3D内容创作场景，例如虚拟现实/增强现实(VR/AR)内容生成、游戏资产制作、产品设计和建筑可视化等。该方法能够显著降低3D编辑的成本和门槛，加速3D内容的生产，并为用户提供更灵活和高效的3D编辑体验。未来，该技术有望与更多先进的AI模型结合，实现更智能化的3D编辑。
📄 摘要（原文）
Recent advances in foundation models have driven remarkable progress in image editing, yet their extension to 3D editing remains underexplored. A natural approach is to replace the image editing modules in existing workflows with foundation models. However, their heavy computational demands and the restrictions and costs of closed-source APIs make plugging these models into existing iterative editing strategies impractical. To address this limitation, we propose EditCast3D, a pipeline that employs video generation foundation models to propagate edits from a single first frame across the entire dataset prior to reconstruction. While editing propagation enables dataset-level editing via video models, its consistency remains suboptimal for 3D reconstruction, where multi-view alignment is essential. To overcome this, EditCast3D introduces a view selection strategy that explicitly identifies consistent and reconstruction-friendly views and adopts feedforward reconstruction without requiring costly refinement. In combination, the pipeline both minimizes reliance on expensive image editing and mitigates prompt ambiguities that arise when applying foundation models independently across images. We evaluate EditCast3D on commonly used 3D editing datasets and compare it against state-of-the-art 3D editing baselines, demonstrating superior editing quality and high efficiency. These results establish EditCast3D as a scalable and general paradigm for integrating foundation models into 3D editing pipelines. The code is available at https://github.com/UNITES-Lab/EditCast3D