国产无码综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

<del id="10rmc"><pre id="10rmc"></pre></del>

<address id="10rmc"><thead id="10rmc"></thead></address>

51-31 CVPR’24 | VastGaussian，3D高斯大型場景重建

1年前作者：深圳季連AIgraphX分類：Toy博客閱讀(14)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了51-31 CVPR’24 | VastGaussian，3D高斯大型場景重建。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

2024 年 2 月，清華大學(xué)、華為和中科院聯(lián)合發(fā)布的 VastGaussian 模型，實現(xiàn)了基于 3D Gaussian Splatting 進行大型場景高保真重建和實時渲染。

Abstract

現(xiàn)有基于NeRF大型場景重建方法，往往在視覺質(zhì)量和渲染速度方面存在局限性。雖然最近?3D Gaussians Spltting 在小規(guī)模和以對象為中心的場景中效果很好，但由于視頻內(nèi)存有限、優(yōu)化時間長、外觀變化明顯，將其擴展到大型場景會帶來挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，我們提出了 VastGaussian，這是第一個基于 3D Gaussians Spltting 大型場景高質(zhì)量重建和實時渲染方法。我們提出了一種漸進分割策略，將大型場景劃分為多個單元，其中訓(xùn)練相機和點云根據(jù)空域感知可見度標(biāo)準進行適當(dāng)分布。在并行優(yōu)化后，這些單元被合并為一個完整場景。我們還將解耦的外觀建模引入到優(yōu)化過程中，以減少渲染圖像外觀變化。我們的方法優(yōu)于現(xiàn)有的基于NeRF方法，并在多個大型場景數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了最先進性能，實現(xiàn)了快速優(yōu)化和高保真實時渲染。

Project page:https://vastgaussian.github.io.

Introduction

大型場景重建對于許多應(yīng)用程序來說是必不可少的，包括自動駕駛、航空測量和虛擬現(xiàn)實，這需要逼真的視覺質(zhì)量和實時渲染。Block-NeRF，Mega-NeRF，BungeeNeRF，Grid-NeRF，Switch-NeRF 等方法將神經(jīng)輻射場NeRF擴展到大規(guī)模場景，但它們?nèi)匀蝗狈毠?jié)或渲染緩慢。

3D Gaussian Splatting (3DGS) ，作為一種很有前景的文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-848834.html

到了這里，關(guān)于51-31 CVPR’24 | VastGaussian，3D高斯大型場景重建的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符，請點擊違法舉報進行投訴反饋，一經(jīng)查實，立即刪除！

分享到：

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費用

【CVPR 2023的AIGC應(yīng)用匯總(8)】3D相關(guān)（編輯/重建/生成） diffusion擴散/GAN生成對抗網(wǎng)絡(luò)方法...
【CVPR 2023的AIGC應(yīng)用匯總(5)】語義布局可控生成，基于diffusion擴散/GAN生成對抗【CVPR 2023的AIGC應(yīng)用匯總(4)】圖像恢復(fù)，基于GAN生成對抗/diffusion擴散模型【CVPR 2023的AIGC應(yīng)用匯總（3）】GAN改進/可控生成的方法10篇【CVPR 2023的AIGC應(yīng)用匯總(2)】可控文生圖，基于diffusion擴散模型/G
2024年02月10日
瀏覽(45)
OpenCV實戰(zhàn)（25）——3D場景重建
在《相機姿態(tài)估計》一節(jié)中，我們學(xué)習(xí)了如何在校準相機時恢復(fù)觀察 3D 場景的相機的位置。算法應(yīng)用了以下事實，即有時場景中可見的某些 3D 點的坐標(biāo)可能是已知的。而如果能夠從多個角度觀察場景，即使沒有關(guān)于 3D 場景的信息可用，也可以重建 3D 姿勢和結(jié)構(gòu)。在本節(jié)中，
2024年02月07日
瀏覽(24)
論文解讀 | ScanNet：室內(nèi)場景的豐富注釋3D重建
原創(chuàng) | 文 BFT機器人? 大型的、有標(biāo)記的數(shù)據(jù)集的可用性是為了利用做有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)方法的一個關(guān)鍵要求。但是在RGB-D場景理解的背景下，可用的數(shù)據(jù)非常少,通常是當(dāng)前的數(shù)據(jù)集覆蓋了一小范圍的場景視圖，并且具有有限的語義注釋。為了解決這個問題，本文介紹了一個
2024年02月11日
瀏覽(23)
如何實現(xiàn)基于圖像與激光雷達的 3d 場景重建?
智影S100是一款基于圖像和激光點云融合建模技術(shù)的高精度輕巧手持SLAM三維激光掃描儀。設(shè)備機身小巧、手持輕便，可快速采集點云數(shù)據(jù)；支持實時解算、實時預(yù)覽點云成果，大幅提高內(nèi)外業(yè)工作效率；同時支持一鍵生成實景三維Mesh模型，實現(xiàn)城市建筑、堆體、室內(nèi)空間等
2024年02月21日
瀏覽(23)
CVPR23 | 可編輯3D場景布局的文本引導(dǎo)多對象合成NeRF
來源：投稿作者：橡皮編輯：學(xué)姐論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2303.13843 最近，文本到圖像生成通過將視覺-語言預(yù)訓(xùn)練模型與擴散模型相結(jié)合，取得了巨大的成功。這些突破也使得強大的視覺-語言預(yù)訓(xùn)練模型在文本生成三維內(nèi)容中產(chǎn)生了深遠的影響。最近，幾種文本生成3
2024年02月09日
瀏覽(21)
3d場景重建&圖像渲染 | 神經(jīng)輻射場NeRF（Neural Radiance Fields）
?????NeRF（Neural Radiance Fields，神經(jīng)輻射場）是一種用于 3D場景重建和圖像渲染的深度學(xué)習(xí)方法。它由Ben Mildenhall等人在2020年的論文《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis》中首次提出。NeRF通過學(xué)習(xí)場景的連續(xù)體積密度和顏色分布，能夠從任意視角準確地渲
2024年03月17日
瀏覽(24)
DUSt3R-從任意圖像集合中重建3D場景的框架
DUSt3R是什么 DUSt3R(Dense and Unconstrained Stereo 3D Reconstruction，密集無約束立體三維重建)是由來自芬蘭阿爾托大學(xué)和Naver歐洲實驗室的研究人員推出的一個3D重建框架，旨在簡化從任意圖像集合中重建三維場景的過程，而無需事先了解相機校準或視點位置的信息。該方法將成對重建問
2024年03月10日
瀏覽(20)
【論文閱讀】PSDF Fusion：用于動態(tài) 3D 數(shù)據(jù)融合和場景重建的概率符號距離函數(shù)
PSDF Fusion: Probabilistic Signed Distance Function for On-the-fly 3D Data Fusion and Scene Reconstruction We propose a novel 3D spatial representation for data fusion and scene reconstruction. Probabilistic Signed Distance Function (Probabilistic SDF, PSDF) is proposed to depict uncertainties in the 3D space. It is modeled by a joint distribution describing
2024年02月03日
瀏覽(89)
（DTU數(shù)據(jù)集、Tanks and Temples 數(shù)據(jù)集、ETH3D 數(shù)據(jù)集、BlendedMVS數(shù)據(jù)集）深度學(xué)習(xí)三維重建MVS論文中最受歡迎的大型數(shù)據(jù)集
近幾年，在MVS類論文中使用最為廣泛的大型數(shù)據(jù)集分別是DTU數(shù)據(jù)集、Tanks and Temples 數(shù)據(jù)集、ETH3D 數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)集。對于基于學(xué)習(xí)的MVS訓(xùn)練，深度圖是必不可少的，而評估是基于點云的。對基于平面掃描的多視圖立體視覺技術(shù)的深度學(xué)習(xí)中，如果一個數(shù)據(jù)集不包含地面真實攝
2024年02月05日
瀏覽(27)
HumanNeRF（CVPR2022 oral）-人體重建論文閱讀
論文: 《HumanNeRF: Free-viewpoint Rendering of Moving People from Monocular Video》 github: https://github.com/chungyiweng/humannerf 作者提出HumanNeRF，給出復(fù)雜動作人體單視角視頻，暫停任一幀渲染出任意視角下該人體，甚至360度視角下該人體； HumanNeRF優(yōu)化了人在標(biāo)準T姿勢下的表征，與運動場相一致，
2024年02月15日
瀏覽(641)

<del id="aud2l"><pre id="aud2l"><td id="aud2l"></td></pre></del>

<th id="aud2l"></th>