EditHero: 장기 호라이즌 파트 레벨 3D 편집 및 바이브 모델링을 위한 벤치마크

3D 편집 방법들은 보통 단일 편집에 대해서만 테스트되지만, 실제 에셋은 긴 일련의 수정 과정을 통해 구축되며, 각 단계마다 요청된 변경 사항을 구현하는 동시에 다른 모든 것을 그대로 유지해야 합니다. 우리는 EditHero를 소개합니다. 이는 자연어 지침과 기하학 및 텍스처 모두에 대한 목표 이미지를 갖춘 장기 호라이즌(long-horizon), 파트 레벨(part-level) 3D 편집을 위한 최초의 벤치마크입니다. 결정론적 어셈블리 엔진은 모든 편집 후에 정확한 목표를 생성하며, 모든 시퀀스는 수동으로 검토됩니다. 우리는 EditHero를 사용하여 3D 편집에 대한 두 가지 상반된 접근 방식을 비교합니다. 비-에이전트 방식(Non-agentic methods)은 탑다운(top down) 방식으로 작동하여 학습된 3D 표현으로부터 객체를 재생성하고 무엇을 유지할지 추론합니다. 반면, LLM/VLM 에이전트는 바텀업(bottom up) 방식으로 작동하며 메시를 검사하고 지침에 의해 필요한 부분만 다시 작성하는 코드를 통해 편집합니다. 비-에이전트 방식은 요청된 변경 사항을 놓치거나 고정되어야 할 영역을 방해하는 경우가 많습니다. 대부분의 LLM은 지침을 더 충실하게 따르며, 모두 수정되지 않은 부분을 더 잘 보존하지만, 각 편집 과정에 수 분이 걸립니다. 우리는 신뢰할 수 있는 반복적 3D 편집 연구를 지원하기 위해 이 엔진과 편집 시퀀스를 공개할 것입니다.