CEI-3D: Collaborative Explicit-Implicit 3D Reconstruction for Realistic and Fine-Grained Object Editing
作者: Yue Shi, Rui Shi, Yuxuan Xiong, Bingbing Ni, Wenjun Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-12
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
CEI-3D：协同显隐式3D重建，实现逼真细粒度的物体编辑
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D重建 物体编辑 显隐式表示 SDF网络 物理属性解耦 空间感知编辑 跨视图传播 3D分割
📋 核心要点
- 现有3D编辑方法重建网络深度集成，导致编辑结果不真实且不够精细，难以满足高质量编辑需求。
- CEI-3D采用协同显隐式重建，结合隐式SDF网络的全局几何先验和显式处理点的局部控制，实现相互引导。
- 实验结果表明，CEI-3D在真实性和细粒度上优于SOTA方法，并减少了编辑时间，具有显著优势。
📝 摘要（中文）
现有的3D编辑方法由于其重建网络的深度集成特性，通常会产生不真实和粗糙的结果。为了解决这一挑战，本文提出了一种面向编辑的重建流程CEI-3D，旨在促进逼真和细粒度的编辑。具体来说，我们提出了一种协同显隐式重建方法，该方法使用隐式SDF网络和可微采样、局部可控的处理点集来表示目标对象。隐式网络提供平滑和连续的几何先验，而显式处理点提供局部控制，从而实现全局3D结构和用户指定的局部编辑区域之间的相互引导。为了独立控制处理点的每个属性，我们设计了一个物理属性解耦模块，将处理点的颜色解耦为单独的物理属性。我们还在该模块中提出了一个双漫反射-反照率网络，通过单独的分支处理编辑和非编辑区域，从而防止编辑操作产生不必要的干扰。基于具有解耦属性的重建协同显隐式表示，我们引入了一个空间感知编辑模块，该模块能够对相关处理点进行分部分调整。该模块采用基于跨视图传播的3D分割策略，帮助用户高效地编辑目标部分的指定物理属性。在真实和合成数据集上的大量实验表明，我们的方法比最先进的方法实现了更真实和细粒度的编辑结果，同时需要更少的编辑时间。我们的代码可在https://github.com/shiyue001/CEI-3D上找到。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D编辑方法难以实现逼真且细粒度的物体编辑。其主要痛点在于重建网络的深度集成性，导致全局结构和局部编辑区域难以有效分离和控制，从而产生不真实和粗糙的编辑结果。
核心思路：论文的核心思路是采用协同显隐式重建，将隐式SDF网络和显式处理点结合起来。隐式SDF网络提供全局的平滑几何先验，而显式处理点提供局部的可控性。通过显隐式表示的协同作用，实现全局结构和局部编辑区域之间的相互引导，从而提高编辑的真实性和细粒度。
技术框架：CEI-3D的整体框架包含三个主要模块：协同显隐式重建模块、物理属性解耦模块和空间感知编辑模块。首先，协同显隐式重建模块使用隐式SDF网络和显式处理点重建3D对象。然后，物理属性解耦模块将处理点的颜色解耦为单独的物理属性，并使用双漫反射-反照率网络处理编辑和非编辑区域。最后，空间感知编辑模块基于跨视图传播的3D分割策略，实现对目标部分物理属性的编辑。
关键创新：该论文的关键创新在于协同显隐式重建方法和物理属性解耦模块。协同显隐式重建方法结合了隐式SDF网络的全局几何先验和显式处理点的局部可控性，实现了全局结构和局部编辑区域之间的相互引导。物理属性解耦模块将处理点的颜色解耦为单独的物理属性，并使用双漫反射-反照率网络处理编辑和非编辑区域，从而防止编辑操作产生不必要的干扰。与现有方法相比，CEI-3D能够更有效地分离和控制全局结构和局部编辑区域，从而实现更真实和细粒度的编辑结果。
关键设计：物理属性解耦模块中，双漫反射-反照率网络的设计是关键。该网络包含两个分支，分别处理编辑和非编辑区域，从而防止编辑操作对非编辑区域产生不必要的干扰。此外，空间感知编辑模块采用基于跨视图传播的3D分割策略，帮助用户高效地编辑目标部分的指定物理属性。损失函数方面，论文可能采用了SDF重建损失、颜色重建损失等，以保证重建的质量和编辑的真实性。（具体损失函数细节未知）
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CEI-3D在真实和合成数据集上进行了大量实验，结果表明，该方法比SOTA方法实现了更真实和细粒度的编辑结果，并且编辑时间更少。具体性能数据和对比基线在论文中给出，但摘要中未明确提及具体的量化提升幅度。（具体提升幅度未知）
🎯 应用场景
CEI-3D技术可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、工业设计等领域。例如，在VR/AR中，用户可以对虚拟物体进行逼真且细粒度的编辑，提升用户体验。在工业设计中，设计师可以快速修改产品的3D模型，并实时预览效果，提高设计效率。该技术还有潜力应用于文物修复、艺术创作等领域，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Existing 3D editing methods often produce unrealistic and unrefined results due to the deeply integrated nature of their reconstruction networks. To address the challenge, this paper introduces CEI-3D, an editing-oriented reconstruction pipeline designed to facilitate realistic and fine-grained editing. Specifically, we propose a collaborative explicit-implicit reconstruction approach, which represents the target object using an implicit SDF network and a differentially sampled, locally controllable set of handler points. The implicit network provides a smooth and continuous geometry prior, while the explicit handler points offer localized control, enabling mutual guidance between the global 3D structure and user-specified local editing regions. To independently control each attribute of the handler points, we design a physical properties disentangling module to decouple the color of the handler points into separate physical properties. We also propose a dual-diffuse-albedo network in this module to process the edited and non-edited regions through separate branches, thereby preventing undesired interference from editing operations. Building on the reconstructed collaborative explicit-implicit representation with disentangled properties, we introduce a spatial-aware editing module that enables part-wise adjustment of relevant handler points. This module employs a cross-view propagation-based 3D segmentation strategy, which helps users to edit the specified physical attributes of a target part efficiently. Extensive experiments on both real and synthetic datasets demonstrate that our approach achieves more realistic and fine-grained editing results than the state-of-the-art (SOTA) methods while requiring less editing time. Our code is available on https://github.com/shiyue001/CEI-3D.