arXiv ID:
2605.27351
arXiv 提交日期: 2026-05-26
前馈式3D编辑从语义部件变换中学习 / Feedforward 3D Editing Learns from Semantic-Part Transformation
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种基于语义部件变换的3D编辑方法,通过构建包含10万对前后编辑样本的高质量数据集Pxform和专门设计的前馈神经网络PartFlow,实现了无需额外掩膜即可对3D物体进行几何和外观编辑,显著提升了编辑的精度、一致性和可控性。