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网站简介
基于频域分解的高保真NeRF场景编辑工具，支持编辑强度调控 Freditor是针对NeRF场景编辑提出的技术方案，通过频域分解将NeRF场景划分为高频细节部分与低频内容部分，仅对低频部分执行风格迁移后重新集成高频细节，输出高保真编辑结果。该方案支持推理阶段动态调整编辑强度，经实验验证，在编辑结果保真度、场景迁移性两方面均优于现有同类NeRF编辑方法
核心功能
高保真NeRF编辑
通过频域分解拆分场景信息，保留原有细节，输出高保真NeRF编辑结果
NeRF风格迁移
仅对NeRF场景低频部分做风格迁移，完整保留原始场景的高频细节
编辑强度调控
支持在推理过程中，根据用户需求灵活调整NeRF场景的编辑强度
跨场景迁移适配
编辑方案可适配不同类型的NeRF场景，适配性优于现有同类方法
频域分解处理
拆分NeRF高低频分量分工处理，平衡风格迁移效果与细节保留
使用指南
- 1
访问Freditor官网https://aigc3d.github.io/freditor
- 2
可查看项目技术论文、开源代码与效果演示。若需使用该方案
- 3
可按照官网提供的说明搭建运行环境
- 4
导入待编辑NeRF场景模型
- 5
设置风格目标与编辑强度后即可生成结果
优势亮点
基于频域分解，编辑结果保真度更高
支持推理阶段动态调整编辑强度
方案可迁移适配多个不同场景
核心指标优于现有同类NeRF编辑方法
编辑推荐
NeRF场景编辑一直存在风格迁移后细节丢失、跨场景迁移性差的行业痛点，Freditor从频域分解角度切入解决了该问题。通过拆分高低频分量分别处理，兼顾了风格迁移需求与原始细节保留，提升了编辑保真度，拓展了适用场景，对相关领域研究开发有较高参考价值
常见问题
深度了解
NeRF即神经辐射场，是当前3D内容生成领域的热门技术，NeRF场景编辑与风格化是行业核心需求，现有方案普遍存在编辑后细节失真、跨场景适配性差的问题。Freditor作为针对该痛点提出的NeRF编辑方案，创新性采用频域分解思路，将NeRF场景划分为承载细节的高频部分和承载结构内容的低频部分，仅对低频部分做风格迁移，再重新集成高频细节，最终生成高保真编辑结果。Freditor还支持用户在推理过程中调整编辑强度，适配不同创作需求。经实验验证，Freditor在保真度和可迁移性两个核心指标上，均优于现有主流NeRF编辑方法，适合3D领域研究开发人员使用
使用须知
定价: 以官网定价为准
价格和授权政策可能变化，请以官网最新信息为准
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