从不同算法在大规模场景下的几何重建效果中可以看出，SuGaR的模型容量有限，难以还原精细的几何结构；GOF受到严重的模糊鬼影的干扰，许多视角下画面被鬼影完全遮挡，以至于监督失效，重建结果面对显著的欠拟合；2DGS受到模糊鬼影的影响较弱，但也妨碍了其收敛效果，并且退化现象容易诱发高斯基元的过度增长，进而引起显存爆炸...
DoGaussian 通过场景分解减少了训练时间,并通过对共享3D高斯的共识保证了训练的收敛性和稳定性。在大规模场景上进行评估时,我们的方法将3DGS的训练速度提高了6倍以上,同时实现了最先进的渲染质量。 方法 “分而治之”方法是大规模3D重建中的一个常用思路,我们也在我们的框架中采用了这种思想。与以前的流水线并行化...
基于大规模场景分区策略,提出了一种新方法,在细节层次框架中引入多视图光度和几何一致性约束。 在各种数据集上进行了全面实验,证明了该方法在大规模场景表面重建中的有效性。 具体方法 为了解决表面重建任务的可扩展性问题,本方法提出了一种高效且可扩展的场景分区策略,以实现不同分区在多块GPU上的并行训练。为了在...
Crowd3D定义了人与场景的虚拟交互点,借助预估的地面和相机参数,将2D图像的像素点与人的3D空间位置对应,从而减轻了单目重建深度和尺度的歧义性,实现了绝对尺度下的人群重建。 为解决大场景中人的尺度差异,Crowd3D设计了一种以人为中心的自适应裁剪方案,使不同裁剪图像中的人有一致的输入尺度,从而提高重建的性能。 此...
清华& 哈佛开源!Momentum-GS:高质量大场景重建。感谢您的支持~ 宝子们可以一键三连+关注!并在评论区留言:“666”,即可获取资料。#人工智能 #科技 #算法 #计算机 #AI #开源 #SLAM #顶会论文 #黑科技 #计算机视觉 @我爱3D视觉工坊, 视频播放量 1022、弹幕量 0、点赞
VastGaussian:基于3D GS的分块优化重建:引入了渐进式数据划分策略,允许独立的单元优化和无缝合并,获得具有足够三维高斯分布的完整场景。解耦外观建模消除了训练图像中的外观变化,实现了不同视图之间的一致渲染, 视频播放量 1766、弹幕量 0、点赞数 22、投硬币枚数 14、
下面我们就来看下人人可用的在线三维大场景重建云平台:云端地球 云端地球可通过网站或客户端进行影像导入然后直接进行云端建模,不仅支持手机,单反相机还支持无人机航拍建模,所以这次我们就从小场景的手机自由拍照到大场景的无人机航拍一一建模。 ▐ 场景建模 ...
DUSt3R:重建时间明显更长,24 视图输入需 27.21 秒。 MV-DUSt3R+ 在不到 2 秒内即可完成大场景重建,展现出卓越的效率与实用性。 总结和开放讨论 最近一年以来,三维基座模型的新工作层出不穷,包括三维重建(比如 DUSt3R, MASt3R, MASt3R-SfM)和三维生成(比如 World Labs 3D Gen, Stability AI Stable Poin...
专利摘要显示，本申请公开了一种大规模场景三维重建的影像色彩一致性处理方法及装置，该方法包括：构建影像数据集的邻接关系得到各影像的邻接影像与同名点；根据各影像中的同名点的数量选取多张邻接影像构成邻接影像组；分别确定邻接影像组中邻接影像的像素点的邻接均值与邻接标准差；构建色彩优化模型，并使用邻接均值与...
正是看重这样的商业机会,国内外出现了诸如Matterport、众趣、Auto3D等初创公司,希望通过软硬件一体的方案,实现自动化三维场景重建,均已获得财务资本投资与青睐,分别完成了D轮、Pre—A轮、天使轮融资。 36氪获悉,此前报道过的众趣科技,近期也已完成Pre—A融资,融资金额在千万元级别,投资方为英诺天使基金和广联达联合成...