Owner3D：无需训练 本地化 3D 风格化的所有权引导风格写作

局部 3D 风格化旨在修改指定对象部分的外观，同时保留其余表面。在大型重建模型（LRM）中，这项任务具有挑战性，因为样式在渲染之前被注入到中间外观表示中，而紧凑的三平面特征在目标和非目标表面之间共享，导致样式泄漏和边界模糊。我们提出了 Owner3D，一个用于局部 3D 风格化的 无需训练 框架，它将局部外观控制直接集成到 LRM 重建过程中。具体来说，Owner3D 引入了所有权引导的样式编写，以限制对目标区域的引用样式注入，无需额外训练即可生成单个局部风格化三平面，同时避免单独的全局样式和外观表示。为了解决语义边界附近的外观歧义，我们进一步引入边界双槽，为目标和非目标区域维护单独的局部特征源。最后，表面优先的纹理读出分层组合表面、3D 和三平面所有权证据，以在不完全可见性下稳健地恢复外观。在 Google Scanned Objects 和 PartNet 构建的基准上进行的实验表明，Owner3D 在目标区域风格保真度和非目标外观保留方面始终优于现有的 3D 风格化方法，与 StyleSplat 和 LAENeRF 相比，外观泄漏分别减少了 86.4% 和 89.9%。