NeRF-Insert는 기존 NeRF 편집 방법의 한계를 극복하고자 제안된 프레임워크입니다. 이 방법은 장면의 전역적 구조를 유지하면서도 특정 3D 영역을 편집할 수 있습니다. 사용자는 텍스트 프롬프트, 참조 이미지, 수동으로 그린 마스크 또는 CAD 모델 등 다양한 제어 신호를 조합하여 편집 과정을 제어할 수 있습니다.
NeRF-Insert의 핵심 아이디어는 다음과 같습니다:
실험 결과, NeRF-Insert는 기존 방법보다 편집 품질이 우수하고 원본 NeRF와의 일관성도 높습니다. 또한 사용자가 편집 과정을 유연하게 제어할 수 있다는 장점이 있습니다.
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by Benet Oriol ... at arxiv.org 05-01-2024
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