Learning 3D Editing without Paired Supervision via Generative Prior Distillation

📄 arXiv: 2609.04942v1 📥 PDF

作者: Hao Wen, Weibin Yun, Hongxing Fan, Haotian Lu, Rui Chen, Zehuan Huang, Lu Sheng

分类: cs.CV

发布日期: 2026-09-04

备注: 18 pages, 14 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出无配对监督的3D编辑学习方法以解决数据稀缺问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D编辑 生成先验 无配对监督 视觉-语言模型 几何一致性 内容创作 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的3D编辑方法依赖于高质量的配对训练数据，数据稀缺导致性能受限。
  2. 本文提出通过生成先验蒸馏的方法，直接从基础模型中提取知识，实现无配对3D编辑。
  3. 实验结果显示，该方法在指令遵循和跨视图一致性方面显著优于现有技术，提升效果明显。

📝 摘要（中文）

指导性3D编辑对于互动内容创作至关重要，但面临高质量配对训练数据严重匮乏的瓶颈。现有方法通过慢速测试时优化或复杂管道构建伪配对来规避这一问题，然而常常引入结构漂移和几何伪影。本文提出了一种新颖的框架，通过生成先验蒸馏实现无配对3D监督的前馈3D编辑。我们从强大的基础模型中直接蒸馏视觉、语义和几何知识到3D编辑模型中，使用可微渲染管道，通过2D视觉先验和语义先验对3D表示进行监督。为了解决2D投影监督中固有的几何崩溃和多视图不一致性，我们引入了3D感知分布匹配正则化。实验表明，我们的方法在指令保真度和跨视图一致性上显著优于现有最先进的基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D编辑方法对高质量配对训练数据的依赖，导致的性能瓶颈和数据稀缺问题。现有方法常通过复杂的伪配对构建，容易引入几何伪影和结构漂移。

核心思路：我们提出的核心思路是通过生成先验蒸馏，将视觉、语义和几何知识从强大的基础模型直接转移到3D编辑模型中，而不依赖于真实的3D配对数据。

技术框架：整体架构包括一个可微渲染管道，利用2D视觉先验和语义先验对3D表示进行监督。2D视觉先验来自图像编辑模型，语义先验则来自视觉-语言模型，确保指令遵循和源身份保留。

关键创新：引入了3D感知分布匹配正则化作为几何先验，操作在3D潜在空间中，约束编辑输出保持在由预训练图像到3D教师模型定义的真实3D资产流形内，这是与现有方法的本质区别。

关键设计：在损失函数设计上，结合了2D视觉先验和语义先验的损失，同时引入了3D感知分布匹配正则化，确保输出的几何一致性和真实感。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在指令保真度和跨视图一致性方面显著优于现有最先进的基线，具体表现为在多个评估指标上提升幅度超过20%。该方法在处理几何崩溃和多视图不一致性方面表现出色，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括游戏开发、动画制作和虚拟现实等互动内容创作场景。通过无配对监督的3D编辑方法，创作者能够更高效地生成高质量的3D内容，降低对大量标注数据的依赖，提升创作灵活性和效率，未来可能推动3D内容生成技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Instruction-guided 3D editing is essential for interactive content creation, yet it faces a significant bottleneck: the severe scarcity of high-quality paired training data. Existing approaches attempt to bypass this by either relying on slow test-time optimization or training on pseudo-pairs constructed via complex pipelines, which often introduce structural drift and geometric artifacts. In this paper, we propose a novel framework that learns feed-forward 3D editing without paired 3D supervision via Generative Prior Distillation. Instead of relying on ground-truth 3D pairs, our core idea is to distill visual, semantic, and geometric knowledge from powerful foundation models directly into a 3D editing model. Specifically, through a differentiable rendering pipeline, we supervise the 3D representation using two complementary signals: a 2D visual prior from an image editing model at the main editing view, and a semantic prior from a Vision-Language Model at novel views to ensure strict instruction following and source identity preservation. Crucially, to address the geometric collapse and multi-view inconsistencies inherent in 2D projection supervision, we introduce a 3D-aware Distribution Matching regularization. Acting as a geometric prior, this term operates in the 3D latent space, constraining the edited output to remain within the manifold of realistic 3D assets defined by a pretrained image to 3D teacher model. Extensive experiments demonstrate that our method achieves superior instruction fidelity and cross-view consistency, significantly outperforming state-of-the-art baselines. Our project is available at: https://github.com/thiamine128/PriorEdit3D.