National University of Singapore（新加坡国立大学）

CNS-Edit++: Category-Agnostic 3D Editing with Coupled Neural Shape Representation

CNS-Edit++：基于耦合神经形状表示的类别无关3D编辑

Jingyu Hu, Weilong Yan, Zhengzhe Liu, Haipeng Li, Ka-Hei Hui, Hao Zhang, Chi-Wing Fu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Lingnan University（岭南大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Autodesk AI Lab（欧特克人工智能实验室） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

AI总结 研究提出基于耦合神经形状表示和神经特征体积优化的潜在空间3D形状编辑框架CNS-Edit++，能在特定类别和类别无关模型上实例化，有多种编辑操作符及区域控制机制，经评估其性能优于现有方法。