No novo artigo Instruct-Enerf2nerf: Editando cenas 3D com instruções, uma equipe de pesquisa da UC Berkeley apresenta Instruct-Erf2nerf, uma abordagem para editar cenas de NERF 3D por meio de instruções de texto de linguagem natural.Em seu estudo empírico, a equipe aplicou Instruct-Enerf2nerf à edição de 360 cenas 3D exclusivas de complexidade variável e comparou seu desempenho qualitativo e quantitativo contra linhas de base ablativas.Esta nova abordagem Iterative DataSet Update (Iterative DU) permite que o Instruct-Enerf2nerf percole gradualmente os anteriores de difusão em uma reconstrução de cena em 3D, mantendo a estrutura e a identidade da cena original.O Instruct-Erf2nerf toma como entradas uma cena nerf reconstruída, um conjunto de imagens capturadas e suas poses de câmera correspondentes e informações de calibração da câmera.O método proposto é capaz de editar cenas 3D em larga escala no mundo real com melhoria de uso e realismo.
