Neural Radiance Fields (NeRF) の登場を皮切りに，三次元（3D）再構成に関する研究は急速な発展を遂げている一方で，NeRFに代表される3Dシーンの陰関数表現は，シーン全体や特定のオブジェクトに対する編集が難しく，未だ途上段階である．本論文では，3D Gaussian Splatting (3DGS) により再構成された3Dシーンの自動編集，とりわけシーン濃縮に取り組む．具体的には，(i) ボリュームシームカービングに基づく自動濃縮と，(ii) 前景物体の切抜き・再配置に基づく半自動濃縮の二手法を提案する．前者では，3D Gaussian シーンをボクセル化し，シーム面を反復抽出することで，各ガウシアンの幾何的・外観的特徴と空間的一貫性を考慮しつつシーンを自動で濃縮する．後者では，前景物体を切り抜いて移動・再配置し，元の背景シーンに重畳することで，主要な外観を保ったまま前景を強調した半自動濃縮を行う．両手法を異なるシーンに適用し，シーン全体の主要な外観的特徴を維持した濃縮の実現性を示すことで，両手法が再構成された3Dシーンの実用的な編集アプローチであることを実証した．
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Matsumoto et al. (2026) studied this question.
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