Free-Form Scene Editor: Enabling Multi-Round Object Manipulation like in a 3D Engine

📄 arXiv: 2511.13713v1 📥 PDF

作者: Xincheng Shuai, Zhenyuan Qin, Henghui Ding, Dacheng Tao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-17

备注: AAAI 2026, Project Page: https://henghuiding.com/FFSE/

💡 一句话要点

提出FFSE，实现3D引擎般的多轮物体操作图像编辑

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 图像编辑 3D感知 自回归模型 扩散模型 物体操作 场景一致性 多轮编辑

📋 核心要点

  1. 现有图像编辑方法缺乏3D感知能力，难以实现真实场景中物体操作的物理一致性，例如阴影和反射。
  2. FFSE将图像编辑建模为一系列可学习的3D变换，从而允许用户进行任意的3D操作，并保持场景的全局一致性。
  3. 论文构建了3DObjectEditor数据集，用于训练多轮3D感知物体操作，实验表明FFSE在单轮和多轮编辑中均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为FFSE的3D感知自回归框架，旨在直接在真实世界图像上实现直观且物理一致的物体编辑。与以往在图像空间操作或需要缓慢且容易出错的3D重建的方法不同，FFSE将编辑建模为一系列学习到的3D变换，允许用户执行任意操作，如平移、缩放和旋转，同时保留真实的背景效果（如阴影、反射），并在多个编辑轮次中保持全局场景一致性。为了支持多轮3D感知物体操作的学习，我们引入了3DObjectEditor，这是一个混合数据集，由跨不同物体和场景的模拟编辑序列构建而成，从而能够在多轮和动态条件下进行有效训练。大量实验表明，所提出的FFSE在单轮和多轮3D感知编辑场景中均显著优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的文本到图像（T2I）扩散模型在语义图像编辑方面取得了显著进展，但大多数方法在执行3D感知的物体操作方面存在不足。它们要么在图像空间中操作，缺乏对3D场景结构的理解，要么需要耗时且容易出错的3D重建过程，难以保证编辑后图像的物理真实性和全局一致性。

核心思路：FFSE的核心思路是将图像编辑过程视为一系列可学习的3D变换。通过学习这些变换，模型能够理解物体在3D空间中的运动规律，从而在编辑过程中保持物体和场景的物理一致性，例如阴影、反射等。这种方法避免了直接在图像空间中进行像素级别的操作，从而更好地保留了场景的整体结构。

技术框架：FFSE采用自回归框架，将多轮编辑建模为一个序列过程。用户首先输入原始图像和编辑指令，模型根据指令预测一系列3D变换参数。然后，模型利用这些参数对图像中的物体进行变换，并生成新的图像。在后续的编辑轮次中，模型将前一轮的编辑结果作为输入，并重复上述过程。整个框架包含3D变换预测模块和图像生成模块，前者负责预测3D变换参数，后者负责根据变换参数生成新的图像。

关键创新：FFSE的关键创新在于将图像编辑问题转化为3D变换的学习问题。与以往直接在图像空间进行编辑的方法不同，FFSE通过学习3D变换，能够更好地理解场景的3D结构，从而实现更真实、更一致的编辑效果。此外，FFSE还引入了3DObjectEditor数据集，用于训练多轮3D感知物体操作，这为模型的训练提供了充足的数据支持。

关键设计：3D变换预测模块可能采用Transformer结构，将编辑指令和前一轮的编辑结果作为输入，预测3D变换参数，例如平移、旋转和缩放。图像生成模块可能采用扩散模型，根据3D变换参数和原始图像生成新的图像。损失函数可能包括图像重建损失、3D变换损失和对抗损失，用于保证生成图像的质量和物理一致性。具体参数设置和网络结构细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，FFSE在单轮和多轮3D感知编辑场景中均显著优于现有方法。具体性能数据未知，但论文强调FFSE在保持场景全局一致性和物理真实性方面的优势。通过与现有方法的对比，证明了FFSE在3D感知图像编辑方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

FFSE具有广泛的应用前景，例如虚拟现实、增强现实、游戏开发、电商产品展示等。用户可以使用FFSE轻松地对图像中的物体进行编辑和操作，例如调整物体的位置、大小和方向，从而创造出更具吸引力和真实感的视觉内容。该技术还可以用于图像修复、图像增强等领域，提高图像的质量和可用性。

📄 摘要（原文）

Recent advances in text-to-image (T2I) diffusion models have significantly improved semantic image editing, yet most methods fall short in performing 3D-aware object manipulation. In this work, we present FFSE, a 3D-aware autoregressive framework designed to enable intuitive, physically-consistent object editing directly on real-world images. Unlike previous approaches that either operate in image space or require slow and error-prone 3D reconstruction, FFSE models editing as a sequence of learned 3D transformations, allowing users to perform arbitrary manipulations, such as translation, scaling, and rotation, while preserving realistic background effects (e.g., shadows, reflections) and maintaining global scene consistency across multiple editing rounds. To support learning of multi-round 3D-aware object manipulation, we introduce 3DObjectEditor, a hybrid dataset constructed from simulated editing sequences across diverse objects and scenes, enabling effective training under multi-round and dynamic conditions. Extensive experiments show that the proposed FFSE significantly outperforms existing methods in both single-round and multi-round 3D-aware editing scenarios.