近年来，神经辐射场（NeRF）技术在计算机图形学和计算机视觉领域取得了巨大的成功。NeRF技术能够从一组二维图像中恢复出高质量的三维场景表示，为三维场景的编辑和转换提供了新的可能性。然而，现有的NeRF转换方法通常针对特定的任务进行设计，缺乏通用性和灵活性。为了解决这个问题，CVPR 2024的一篇论文提出了一种全新的生成式编辑框架GenN2N，可以统一处理各种NeRF转换任务。
GenN2N框架的核心思想是将NeRF转换任务转化为图像到图像的转换问题，然后通过一个可插拔的图像到图像转换器来完成编辑操作。具体来说，GenN2N首先将NeRF表示转换为二维图像，然后使用一个预训练的图像到图像转换器对图像进行编辑，最后将编辑后的图像转换回NeRF表示。这种设计使得GenN2N框架可以灵活地应用于各种NeRF转换任务，如文本驱动的NeRF编辑、着色、超分辨率、图像修复等。
为了确保编辑后的NeRF表示在三维空间中的一致性，GenN2N框架引入了一个生成模型来建模潜在的三维编辑操作。该生成模型是一个变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的结合体，能够同时编码图像并解码NeRF表示。通过将潜在空间与高斯分布对齐，并使用对抗损失对NeRF的渲染结果进行监督，GenN2N框架可以生成各种可能的编辑后的NeRF表示。
此外，为了进一步提高编辑结果的三维一致性，GenN2N框架还引入了一种对比学习方案来正则化潜在代码。通过在不同的二维视角下对同一NeRF表示进行编码，并鼓励潜在代码在不同的视角下保持一致，GenN2N框架可以更好地捕捉到三维编辑操作的本质，从而提高编辑结果的质量。
实验结果表明，GenN2N框架在各种NeRF转换任务上都取得了出色的性能。与任务特定的方法相比，GenN2N框架在保持性能的同时，还具有更高的灵活性和可扩展性。这使得GenN2N框架成为一个通用的NeRF转换工具，可以广泛应用于计算机图形学和计算机视觉领域的各种应用中。
然而，GenN2N框架也存在一些局限性。首先，由于将NeRF转换任务转化为图像到图像的转换问题，GenN2N框架的性能在一定程度上依赖于预训练的图像到图像转换器的质量。如果预训练的转换器在特定任务上表现不佳，可能会影响到GenN2N框架的编辑结果。其次，GenN2N框架的计算成本相对较高，可能不适合实时应用。
