近年、NeRFや3DGSの輝度場を活用して画像の一部領域の変更や削除を行う3D Inpaintingの手法が提案されている。3D Inpaintingは処理に空間的な情報を取り入れることで、複数画像間で空間的に一貫性のあるインペイントが可能となるメリットがある。インペイントを行う際、画像のどの領域を補完するのかを示すマスク画像が必要となるが、既存の3D Inpainting手法でとられているマスク作成方法の場合、オブジェクトのマスク領域が大きいことに起因する一貫性の逸脱や、マスク領域の不完全さによる補完精度の低下といった問題が発生する。本稿では、3D Inpaintingを行う際のマスク画像を効果的かつ効率的に作成する方法を提案する。実環境での実験により、提案手法を使用した3D Inpaintingが上記の問題を改善できることを示す。
