SplatPainter: 테스트 시간 학습을 통해 2D 편집에서 3D 가우시안의 대화형 작성 기여: 1. 새로운 피드포워드 편집 프레임워크: 3DGS의 상호작용적이고 지속적인 편집을 위한 상태 인식 피드포워드 모델인 SplatPainter를 소개합니다. TTT를 활용하여, 본 방법은 2D 뷰에서 사용자 편집 내용을 반복적으로 통합하여, 파괴적인 재생성 없이 간결하고 기능이 풍부한 가우시안 표현의 속성을 직접 업데이트합니다. 2. 다재다능하고 직관적인 적용: 고충실도 로컬 디테일 개선과 일관된 글로벌 리라이팅이라는 두 가지 새롭고 실용적인 적용 사례를 통해 프레임워크를 평가합니다. 통합된 접근 방식을 통해 사용자는 세밀한 텍스처 디테일과 2D 편집을 통한 광범위한 외관 변경을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 3. 인터랙티브 속도에서 구현되는 최첨단 성능: 광범위한 실험을 통해 SplatPainter가 품질과 속도 측면에서 기존 방식을 크게 능가함을 입증했습니다. 본 접근 방식은 인터랙티브 속도에서도 뛰어난 시각적 결과물을 제공하며, 3D 콘텐츠 제작에서 유동적이고 실시간적인 창작 워크플로우를 구현하는 데 매우 실용적인 솔루션입니다.
논문: httarxiv.org/abs/2512.05354로젝트: https://t.co/9lt4aJl1va