NANO3D: マスク不要の効率的な3D編集のためのトレーニング不要アプローチ

NANO3D: A Training-Free Approach for Efficient 3D Editing Without Masks

October 16, 2025

著者: Junliang Ye, Shenghao Xie, Ruowen Zhao, Zhengyi Wang, Hongyu Yan, Wenqiang Zu, Lei Ma, Jun Zhu

cs.AI

要旨

3Dオブジェクト編集は、ゲーム、アニメーション、ロボティクスにおけるインタラクティブコンテンツ作成において不可欠であるが、現在の手法は非効率的で一貫性に欠け、未編集領域の保存に失敗することが多い。多くの手法は、マルチビューレンダリングを編集した後に再構築することを前提としており、これがアーティファクトを導入し、実用性を制限している。これらの課題に対処するため、我々はNano3Dを提案する。Nano3Dは、マスクを必要とせずに正確かつ一貫性のある3Dオブジェクト編集を実現するトレーニング不要のフレームワークである。Nano3Dは、FlowEditをTRELLISに統合し、正面ビューレンダリングに基づいて局所的な編集を実行する。さらに、Voxel/Slat-Mergeと呼ばれる領域認識マージ戦略を導入し、編集済み領域と未編集領域の一貫性を確保することで、構造的な忠実度を適応的に維持する。実験により、Nano3Dが既存の手法と比較して優れた3D一貫性と視覚的品質を達成することが示された。このフレームワークに基づき、我々は初の大規模3D編集データセットNano3D-Edit-100kを構築した。このデータセットは、10万以上の高品質な3D編集ペアを含んでいる。本研究は、アルゴリズム設計とデータ可用性の両方における長年の課題に対処し、3D編集の汎用性と信頼性を大幅に向上させ、フィードフォワード型3D編集モデルの開発の基盤を築くものである。プロジェクトページ: https://jamesyjl.github.io/Nano3D

English

3D object editing is essential for interactive content creation in gaming, animation, and robotics, yet current approaches remain inefficient, inconsistent, and often fail to preserve unedited regions. Most methods rely on editing multi-view renderings followed by reconstruction, which introduces artifacts and limits practicality. To address these challenges, we propose Nano3D, a training-free framework for precise and coherent 3D object editing without masks. Nano3D integrates FlowEdit into TRELLIS to perform localized edits guided by front-view renderings, and further introduces region-aware merging strategies, Voxel/Slat-Merge, which adaptively preserve structural fidelity by ensuring consistency between edited and unedited areas. Experiments demonstrate that Nano3D achieves superior 3D consistency and visual quality compared with existing methods. Based on this framework, we construct the first large-scale 3D editing datasets Nano3D-Edit-100k, which contains over 100,000 high-quality 3D editing pairs. This work addresses long-standing challenges in both algorithm design and data availability, significantly improving the generality and reliability of 3D editing, and laying the groundwork for the development of feed-forward 3D editing models. Project Page:https://jamesyjl.github.io/Nano3D