DragGaussian: Enabling Drag-style Manipulation on 3D Gaussian Representation
作者: Sitian Shen, Jing Xu, Yuheng Yuan, Xingyi Yang, Qiuhong Shen, Xinchao Wang
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2024-05-09
💡 一句话要点
提出DragGaussian，实现基于3D高斯表示的拖拽式交互编辑
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯溅射 拖拽式编辑 扩散模型 交互式编辑 3D对象编辑
📋 核心要点
- 现有3D对象编辑方法缺乏用户友好性，尤其是在语义引导的交互式编辑方面，限制了其应用。
- DragGaussian利用3D高斯溅射的显式特性和扩散模型的图像编辑能力，实现基于拖拽的3D对象编辑。
- 通过定性和定量实验验证了DragGaussian的有效性，证明其能够生成多视图一致且用户可控的编辑结果。
📝 摘要（中文）
用户友好的3D对象编辑是一项具有挑战性的任务，近年来备受关注。由于缺乏2D先验知识而直接进行3D对象编辑存在局限性，因此利用2D生成模型进行3D编辑的方法越来越受到重视。虽然现有的方法（如Instruct NeRF-to-NeRF）提供了一种解决方案，但它们通常缺乏用户友好性，尤其是在语义引导编辑方面。在3D表示领域，3D高斯溅射因其效率和自然的显式特性而成为一种有前途的方法，有助于精确的编辑任务。基于这些见解，我们提出了DragGaussian，一个基于3D高斯溅射的3D对象拖拽编辑框架，利用扩散模型进行具有开放词汇输入的交互式图像编辑。该框架使用户能够在预训练的3D高斯对象模型上执行基于拖拽的编辑，通过多视图一致的编辑生成修改后的2D图像。我们的贡献包括引入了一项新任务，开发了用于交互式基于点的3D编辑的DragGaussian，并通过定性和定量实验全面验证了其有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的3D对象编辑方法，特别是基于NeRF的方法，通常需要复杂的语义引导或者指令输入，用户交互不够直观，编辑过程繁琐。直接在3D空间进行编辑缺乏2D图像的直观性，而依赖2D生成模型进行编辑又难以保证3D一致性。因此，如何实现用户友好的、多视图一致的3D对象编辑是一个关键问题。
核心思路：DragGaussian的核心思路是将2D图像的拖拽式编辑操作映射到3D高斯表示上，利用3D高斯溅射的显式特性，通过调整高斯参数来实现3D对象的形变。同时，利用扩散模型生成高质量的编辑结果，并保证多视图一致性。这样既能利用2D编辑的直观性，又能保持3D对象的一致性。
技术框架：DragGaussian的整体框架包括以下几个主要模块：1) 3D高斯表示：使用3D高斯溅射来表示3D对象。2) 2D拖拽操作：用户在2D图像上进行拖拽操作，指定起始点和目标点。3) 3D映射：将2D拖拽操作映射到3D高斯参数的调整上。4) 扩散模型：利用扩散模型生成编辑后的图像，并保证与原始图像的一致性。5) 多视图一致性：通过优化高斯参数，保证编辑后的3D对象在不同视角下的一致性。
关键创新：DragGaussian的关键创新在于将2D拖拽操作与3D高斯表示相结合，实现了一种用户友好的交互式3D对象编辑方法。与现有的基于NeRF的方法相比，DragGaussian更加直观和高效。此外，DragGaussian还利用扩散模型来提高编辑结果的质量和一致性。
关键设计：DragGaussian的关键设计包括：1) 如何将2D拖拽操作映射到3D高斯参数的调整上，例如，可以通过计算拖拽向量与高斯中心之间的关系来确定高斯参数的调整量。2) 如何利用扩散模型生成高质量的编辑结果，例如，可以使用预训练的扩散模型，并对其进行微调，以适应特定的编辑任务。3) 如何保证多视图一致性，例如，可以通过优化高斯参数，使得编辑后的3D对象在不同视角下的投影与原始图像尽可能一致。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DragGaussian能够生成高质量的、多视图一致的编辑结果。与现有的基于NeRF的方法相比，DragGaussian在用户交互方面更加友好，编辑效率更高。定性实验表明，用户可以使用DragGaussian轻松地实现各种复杂的编辑操作，例如，改变物体的形状、位置和姿态。定量实验表明，DragGaussian在图像质量和一致性方面都取得了显著的提升。
🎯 应用场景
DragGaussian具有广泛的应用前景，例如，可以用于3D游戏资产的快速编辑、虚拟现实场景的交互式设计、以及工业产品的原型设计等。该研究的实际价值在于降低了3D对象编辑的门槛，使得非专业人士也能轻松地进行3D对象的修改和创作。未来，DragGaussian可以进一步扩展到更复杂的3D场景编辑，例如，支持多个对象的编辑、以及语义级别的编辑等。
📄 摘要（原文）
User-friendly 3D object editing is a challenging task that has attracted significant attention recently. The limitations of direct 3D object editing without 2D prior knowledge have prompted increased attention towards utilizing 2D generative models for 3D editing. While existing methods like Instruct NeRF-to-NeRF offer a solution, they often lack user-friendliness, particularly due to semantic guided editing. In the realm of 3D representation, 3D Gaussian Splatting emerges as a promising approach for its efficiency and natural explicit property, facilitating precise editing tasks. Building upon these insights, we propose DragGaussian, a 3D object drag-editing framework based on 3D Gaussian Splatting, leveraging diffusion models for interactive image editing with open-vocabulary input. This framework enables users to perform drag-based editing on pre-trained 3D Gaussian object models, producing modified 2D images through multi-view consistent editing. Our contributions include the introduction of a new task, the development of DragGaussian for interactive point-based 3D editing, and comprehensive validation of its effectiveness through qualitative and quantitative experiments.