GSEdit: Efficient Text-Guided Editing of 3D Objects via Gaussian Splatting

我们提出了GSEdit，这是一个基于高斯散射模型的文本引导三维物体编辑管道。我们的方法使得能够在几分钟内在消费者硬件上编辑三维物体的风格和外观，而不会改变它们的主要细节。我们通过利用高斯散射来表示三维场景来解决这个问题，并通过预训练的基于图像扩散模型逐步变化图像监督来优化模型。输入物体可以作为三维三角形网格给出，也可以直接从生成模型（如DreamGaussian）中提供高斯函数。GSEdit确保在不同视角下保持一致性，保持原始物体信息的完整性。与以前提出的依赖于类似NeRF的MLP模型的方法相比，GSEdit在效率上更加突出，使得三维编辑任务更快。我们的编辑过程通过应用SDS损失进行了精细化，确保我们的编辑既精确又准确。我们的综合评估表明，GSEdit能够有效地根据给定的文本指令改变物体的形状和外观，同时保持它们的连贯性和细节。

GSEdit论文旨在通过基于高斯喷洒模型的文本引导3D对象编辑管道解决3D对象编辑的效率问题。

该论文的关键思路是利用高斯喷洒来表示3D场景，并通过预训练的基于图像扩散模型逐渐变化的图像监督来优化模型。GSEdit确保在不改变原始对象信息的情况下在不同视角下保持一致性。

该论文的亮点在于其高效性和精确性，通过应用SDS损失来优化编辑过程。实验结果表明，GSEdit可以有效地根据给定的文本指令改变对象的形状和外观，同时保持其一致性和细节。

最近的相关研究包括NeRF-like MLP模型和DreamGaussian生成模型。