3D編集¶
3D生成
オープンソース¶
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3DGS-Drag: Dragging Gaussians for Intuitive Point-Based 3D Editing AIが発見
2026
3D Gaussian Splattingで表現された実世界の3Dシーンに対して、直感的なドラッグ操作による編集を可能にするポイントベースの3D編集フレームワーク。変形ベースと2D編集ベースの3D編集のギャップを埋めます。
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Alchemy3D: Scaling Versatile 3D Assets Editing with a Million-Scale Dataset AIが発見
2026
ソースを考慮した3D編集のための100万規模のデータセットを特徴とする、多用途な3Dアセットエディタのトレーニングおよび評価のための統一フレームワーク。高品質なペア学習データの不足に対処し、制御可能な3Dアセット編集のための頑健なベンチマークを提供します。
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CoIn AIが発見
2026
2Dインペインティングモデルと3D Gaussian Splattingをマルチステージの一貫性パイプラインを介して橋渡しし、高品質なオブジェクト削除とシーン補完を可能にする3Dシーンインペインティングフレームワーク。
3dgsinpaintingscene-editing -
DesignAgent3D AIが発見
2026
曖昧なユーザー指示の解消と幾何学的な実行を組み合わせることで、オブジェクトのローカライズのずれを防ぎ、インタラクティブなオブジェクトレベルの屋内3Dシーン編集を可能にするエージェント型フレームワーク。
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EditVerse3D AIが発見
2026
精密な3Dマスクや完全に編集された2D画像を必要とせず、大まかな関心領域(ROI)のガイド下で高品質なローカル編集を可能にする3Dオブジェクト編集フレームワーク。
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FluSplat: Sparse-View 3D Editing without Test-Time Optimization AIが発見
2026
FluSplatは、疎な視点からクロスビューの一貫性を保った3Dシーン編集を行うフィードフォワードフレームワークであり、編集プロセスを3D再構成から切り離すことで、テスト時の最適化を不要にします。
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GeM-NR: Geometry-Aware Multi-View Editing for Nonrigid Scene Changes AIが発見
2026
GeM-NRは、非剛体変化をサポートする、高速でトレーニング不要なマルチビュー一貫性のある画像およびシーン編集パイプラインです。編集されたシーンのジオメトリを推定し、編集された点群を新しい視点に投影し、ワーピングベースの条件付けを使用することで、劇的な構造変更時でもマルチビューの一貫性を維持します。
3d-editinggeometry-awaremulti-viewnonrigid-editing -
Godot MCP AIが発見
2026
Godot MCPは、AIアシスタントをGodotエディタに統合し、自動化されたシーン編集、インプットの注入、決定論的なプレイテスト、およびライブゲーム状態の検査を可能にします。
ai-assistantgodotmcpscene-editing -
2026
LB-Editは、アテンション誘導型のカメラ配置とマルチビューアライメントを導入することで、局所的な編集における空間的カバレッジとクロスビューの一貫性を保証する、テキスト駆動型の3D Gaussian Splatting編集フレームワークです。
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Omni-3DEdit AIが発見
2026
オブジェクトの削除、追加、色変更などの多様な編集タスクを、反復的な3D最適化なしで1回のフォワードパスで実行する、マルチビュー一貫性のある統合フィードフォワード3D編集モデル。事前学習済みのSEVAモデルをベースに、デュアルストリームLoRAモジュールを採用して高品質な編集ビューを生成する。
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PriorEdit3D: Learning 3D Editing without Paired Supervision via Generative Prior Distillation AIが発見
2026
ペアとなる3D教師データなしで指示に基づいた3D編集を学習する、フィードフォワード型の3D編集フレームワーク。2Dの視覚的およびVLMベースのセマンティックプライアを3D認識モデルに蒸留し、幾何学的崩壊を防ぎマルチビューの一貫性を維持するために分布マッチング正則化を利用します。
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Seed2GS AIが発見
2026
事前に構築された3D Gaussian Splattingシーンから、単一の参照ビューのグラウンディングのみを用いてターゲットオブジェクトを抽出する、トレーニング不要かつカメラパラメータ不要のインタラクティブ3D編集フレームワーク。
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SVGS AIが発見
2026
単一視点の画像とテキスト指示を入力とし、クロスドメイン拡散モデルを介して多視点の一貫した編集画像を生成した後、3D Gaussian Splatting再構成を行うことで高品質な3Dオブジェクト編集を実現するフレームワーク。
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TanGO AIが発見
2026
生成ダイナミクスの接空間における適応的なトークンごとのステアリングを可能にし、セマンティックなアーティファクトを防ぎ、未編集の領域を保護するトレーニングフリーの3D編集フレームワーク。
3d-editingflow-matchingtraining-free -
Thinking in Boxes AIが発見
2026
3Dバウンディングボックスを構造化された仕様として使用し、実画像における大きな空間的変換、オブジェクトの移動、およびカメラの変更をガイドする幾何学的3D編集フレームワーク。
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VecSet-Edit AIが発見
2026
事前学習済みの大型再構成モデル(LRM)を活用し、単一の参照画像から効果的な3Dメッシュアセットの編集を可能にするパイプライン。
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ViSculpt AIが発見
2026
大型言語モデルを活用して、既存の任意のメッシュに対して知覚駆動型の編集を行う、トレーニング不要で視覚中心のエージェント型ジオメトリ編集フレームワーク。未編集の領域を維持しながら、クリエイティブな意図を正確な操作に変換します。
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WINGS: Reference-Free Gaussian Splatting Inpainting with 3D-Native Generative Priors AIが発見
2026
2D拡散モデルによるマルチビュー一貫性のある参照画像の生成を必要とせず、3D空間内でネイティブに動作する参照フリーの3D Gaussian Splattingインペインティング手法。3Dネイティブな生成プライアを活用し、マスクされた領域内に妥当な形状と外観を効率的に生成します。
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ARAP-GS: Drag-driven As-Rigid-As-Possible 3D Gaussian Splatting Editing with Diffusion Prior AIが発見
2025
ARAP-GSは、As-Rigid-As-Possible(ARAP)変形に基づく、ドラッグ操作による3Dガウシアンスプラッティング(3DGS)編集フレームワークです。ARAP変形を3Dガウシアンに直接適用することで、元の外観とマルチビューの一貫性を維持しながら、柔軟でユーザー主導の幾何学的変換や形状調整を可能にします。
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DeMapGS AIが発見
2025
変形可能なテンプレートメッシュと表面に付着した2D Gaussian Splatを共同で最適化する、構造化されたGaussian Splattingフレームワーク。この統一表現によりトポロジーの不整合を克服し、編集の柔軟性を高め、高精度なディフューズ、法線、ディスプレイスメントマップの抽出をサポートします。
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2025
3Dガウシアンスプラッティングシーンのドラッグ式インタラクティブ編集を提供し、ユーザー指定の点のドラッグを一貫した3D形状変化に伝播させる。
drageditinggaussian-splatting -
Edit3r AIが発見
2025
疎なカメラポーズ未設定の画像とテキストプロンプトから、1パスで3Dシーンの再構成と編集を同時に行うフィードフォワードフレームワーク。シーン固有の最適化を必要とせず、指示に沿った3D Gaussianを直接予測し、確率的2Dエディタによる視点間の不整合を解消する。
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Free-Form Scene Editor AIが発見
2025
実世界の画像上で直感的かつ物理的に一貫したオブジェクト編集を直接可能にする、3D対応の自己回帰フレームワーク。複数回のオブジェクト操作をサポートし、3Dエンジンのようにオブジェクトの移動、回転、スケーリングを行えます。
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Instruct-4DGS AIが発見
2025
4Dガウシアン・スプラッティング内の静的コンポーネントと動的コンポーネントを分離することにより、時間次元において高いスケーラビリティを実現する効率的な動的シーン編集手法。
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MCP for Unity AIが発見
2025
AIアシスタントとUnityエディタを接続するオープンソースのModel Context Protocol(MCP)サーバー。LLMがUnity内で直接アセット管理、シーン制御、スクリプト編集、ワークフロー自動化を実行できるようにします。
automationmcpscene-editingunity -
NANO3D: A Training-Free Approach for Efficient 3D Editing Without Masks AIが発見
2025
マスクを使用せずに高精度で一貫した3Dオブジェクト編集を行うためのトレーニング不要のフレームワーク。FlowEditをTRELLISに統合し、潜在空間で直接3Dアセットを編集します。
3d-editinglatent-spacetraining-freetrellis -
2025
RoMaPは、ジオメトリを考慮した3Dマスク生成器と正則化されたスコア蒸留サンプリング(SDS)目的関数を統合することで、テキスト指示に基づいた高精度なパーツ単位の編集を可能にする、局所的な3D Gaussian Splatting編集フレームワークです。
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2025
事前学習済み拡散モデルを活用し、シーンごとの最適化を一切行うことなく、ワンショットまたはフューショットでマルチビューの一貫した編集を実現する、高精度な3D編集フレームワーク。
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VoxHammer: Training-Free Precise and Coherent 3D Editing in Native 3D Space AIが発見
2025
2Dマルチビュー画像の編集と再構成に依存するのではなく、ネイティブな3D空間(ボクセル/潜在空間)で動作する、トレーニング不要の3Dローカル編集フレームワーク。未編集領域の正確な保存とマルチビューの一貫性を保証します。
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3DitScene AIが発見
2024
言語ガイド付きの絡み合いを解いた(disentangled)3Dガウシアン・スプラッティングを活用し、グローバルレベルおよび個々のオブジェクトレベルの両方で2Dから3Dへのシームレスな編集を可能にする統一シーン編集フレームワーク。
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3DSceneEditor AIが発見
2024
テキストプロンプトに基づいて高速、高精度、かつ制御可能なシーン編集を行うために、時間のかかるマルチステップの2Dから3Dへの投影プロセスを回避し、3Dガウシアンを直接操作可能にする3D専用の編集パラダイム。
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Chat-Edit-3D AIが発見
2024
大規模言語モデルを活用して柔軟なユーザーのテキストプロンプトを解析し、複数の2D/3Dモデルを連携させて複雑な編集タスクを実行するインタラクティブな3Dシーン編集フレームワーク。
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DGE: Direct Gaussian 3D Editing by Consistent Multi-view Editing AIが発見
2024
2D画像エディタを多視点一貫性を持つように拡張し、3D Gaussian Splatting上で高速な3Dフィッティングを行う2段階の3D編集フレームワーク。テキスト指示に基づく効率的で高品質な3Dシーン編集を実現します。
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Diffusion-Based Attention Warping for Consistent 3D Scene Editing 新着 AIが発見
2024
Gaussian Splattingの深度推定を用いて2D拡散アテンション特徴を視点間でワープさせることで、マルチビューで一貫したテキスト駆動3Dシーン編集を実現する手法です。
3d-editingattention-warpinggaussian-splattingscene-editing -
DreamCatalyst AIが発見
2024
Score Distillation Sampling(SDS)に基づく、高速かつ高品質な3D編集フレームワークです。編集可能性とアイデンティティ保存を制御するメカニズムを導入し、拡散モデルのサンプリングダイナミクスとの衝突を解決することで、トレーニング時間を大幅に短縮しながら視覚的品質を向上させます。
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EditSplat AIが発見
2024
3D Gaussian Splattingにおいて視点の一貫性を保った編集を実現するため、マルチビュー融合ガイダンスとアテンション誘導型最適化を統合したテキスト駆動型3Dシーン編集フレームワーク。
3d-editinggaussian-splattingmulti-view-consistency -
2024
深度条件付きおよびアテンションベースの多視点一貫した画像編集により、3Dガウシアンスプラッティングシーンのテキスト駆動編集を行う。
editinggaussian-splattingmulti-view-consistent -
GSEdit AIが発見
2024
Gaussian Splattingで表現された3Dオブジェクトのスタイルや外観を編集するための、効率的なテキストガイド付きパイプライン。視点を段階的に変化させながら3Dモデルを最適化し、Score Distillation Sampling(SDS)損失を適用することで、多視点の一貫性を保証します。
3dgssds-losstext-guided -
GSEditPro: 3D Gaussian Splatting Editing with Attention-based Progressive Localization AIが発見
2024
GSEditProは、アテンションベースの段階的ローカライズとスコア蒸留サンプリング(SDS)を統合した、3Dガウシアンスプラッティングに基づくテキスト駆動型3Dシーン編集フレームワークです。テキストプロンプトを使用して、3Dシーンに対して正確で局所的な幾何学的および外観の変更を行うことができます。
3d-editinggaussian-splattinglocalizationtext-to-3d -
Instant3dit: Multiview Inpainting for Fast Editing of 3D Objects AIが発見
2024
3D編集をマルチビュー画像インペインティングタスクとして再定義し、スコア蒸留サンプリング(SDS)最適化を必要とせずに、メッシュ、NeRF、または3D Gaussian Splattingの高速かつ局所的な編集を数秒で実現する生成技術。
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Instruct-GS2GS AIが発見
2024
2D拡散モデルを使用してレンダリングされた画像を反復的に更新しながら、基礎となる3D表現を最適化する、指示ベースの3D Gaussian Splattingシーン編集手法。
3d-editinggaussian-splattinginstruct-pix2pix -
LichtFeld Studio AIが発見
2024
GPU上でローカルにトレーニング、リアルタイムインスペクション、編集、自動化、およびエクスポートを統合する、3D Gaussian Splatting用のオープンソースのネイティブワークステーションおよびアプリケーション。
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MVInpainter: Learning Multi-View Consistent Inpainting to Bridge 2D and 3D Editing AIが発見
2024
3D編集をマルチビュー2Dインペインティングタスクとして再定式化し、3D再構成パイプラインにシームレスに統合できるマルチビュー一貫性のあるインペイント画像を生成するモデル。
3d-editing3d-reconstructioninpaintingmulti-view-consistency -
splatviz AIが発見
2024
リアルタイム編集、トレーニング実行のライブ追跡、およびシーンの並行比較を可能にする、フルPythonインタラクティブ3D Gaussian Splattingビューア兼エディタ。
3dgseditingviewer -
SuperSplat AIが発見
2024
PlayCanvasをベースに構築された、オープンソースでブラウザネイティブな3D Gaussian Splatエディタ。ブラウザ上で直接、3D Gaussian Splatシーンの検査、編集、クロップ、最適化、エクスポートを行うことができます。
3dgseditorgaussian-splattingwebgl -
Texture-GS: Disentangling the Geometry and Texture for 3D Gaussian Splatting Editing AIが発見
2024
3D Gaussian Splattingの外観と幾何学を分離し、外観を2Dテクスチャマップにマッピングすることで、3DGSモデル上での高精度なテクスチャ編集、入れ替え、ペイントを可能にする手法。
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TIP-Editor AIが発見
2024
テキストと画像のプロンプト、および編集領域を指定する3Dバウンディングボックスを受け取る3Dシーン編集フレームワーク。局所的な編集パイプラインを利用することで、編集されたオブジェクトの外観と位置を正確に制御できます。
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TrAME: Trajectory-Anchored Multi-View Editing for Text-Guided 3D Gaussian Splatting Manipulation AIが発見
2024
TrAMEは、軌道アンカー方式(TAS)とデュアルブランチ編集メカニズムを使用してマルチビューの一貫性を保証する、3Dガウシアンスプラッティング(3DGS)向けの段階的な3D編集戦略を提案します。2Dビューの編集と3Dの更新を密に結合することで、エラーの蓄積を防ぎ、高忠実度なビジュアル品質を維持します。
3d-editingconsistencygaussian-splattingmulti-view -
VcEdit AIが発見
2024
1段階の拡散モデルを使用してビュー間で編集を伝播させることにより、マルチビューの不整合を解消する、3D Gaussian Splatting向けのビュー一貫性のある3D編集フレームワーク。
3dgsdiffusionediting -
DreamEditor AIが発見
2023
シーンをメッシュベースのニューラルフィールドとして表現し、特定領域内の局所的な編集を可能にするテキスト駆動型3Dシーン編集フレームワーク。テキストプロンプトに基づいて対象領域を自動的に特定し、事前学習済みのテキスト画像拡散モデルを用いて最適化します。
mesh-editingneural-fieldstext-to-3d -
Free-Editor AIが発見
2023
単一の視点のみを編集することで3Dシーン全体の編集を可能にし、処理時間を大幅に短縮する、トレーニング不要のゼロショット・テキスト駆動型3Dシーン編集フレームワーク。
3d-editingnerftraining-freezero-shot -
2023
3Dガウシアンに同一性特徴を付加してオープンワールドシーンを同時に復元・分割し、除去やインペイントなどの編集操作をサポートする。
editinggaussian-splattingsegmentation -
GaussianEditor AIが発見
2023
3D Gaussian Splattingに基づく革新的かつ効率的な3D編集アルゴリズムであり、Gaussianセマンティックトレースを通じて編集精度と制御性を向上させます。
3d-editinggaussian-splattingtext-to-3d -
2023
セマンティックトレーシングと制約付きガウシアン更新により、3Dガウシアンスプラッティングシーンの高速で制御可能なテキストガイド編集を可能にする。
editinggaussian-splattingtext-guided -
2023
画像条件付きの拡散エディタで入力画像を反復的に更新することで、自然言語の指示から復元済みNeRFシーンを編集する。
editinginstructionnerf -
2023
物体を局所的に定義された複数のニューラルradiance fieldの集合として表現し、パーツ単位の制御と編集を可能にするパーツ認識型NeRF生成モデル。
editingnerfpart-based -
SC-GS: Sparse-Controlled Gaussian Splatting for Editable Dynamic Scenes AIが発見
2023
稀な制御点を用いて動きと外観を分解する動的シーン表現手法であり、3D Gaussian Splattingの高精度な動的ビュー合成とインタラクティブなモーション編集の両方を可能にします。
3d-editingdynamic-scenesgaussian-splattingmotion-editing -
2022
編集可能なガウシアンパーツに分解された暗黙的形状表現で、生成されたニューラル形状のパーツ単位の操作と編集を可能にする。
editingimplicitpart-based





