美图最新LSG-SLAM:首个专为大规模场景设计的3DGS立体视觉SLAM 相比之下,三维高斯泼溅(3DGS)采用高斯点显式表征场景,通过对三维基元的光栅化实现快速渲染,既能捕捉高保真三维场景,又显著提升了渲染效率。现有方法如SplaTAM通过消除视角依赖的外观并采用各向同性高斯点提升渲染质量,MonoGS则通过动态分配高斯点实现任意空间...
通过运动感知的3D高斯修剪机制,GS-GVINS能够在不同的运动状态下,保持稳定和高效的3D高斯地图表示,进而提供更加准确和鲁棒的定位和导航能力。 实验效果 总结一下 GS-GVINS是一种由3DGS增强的紧耦合GNSS-视觉-惯性导航系统,结合了基于映射损失的3DGS因子加权方案和运动感知的高斯剪枝机制。通过对复杂、大规模户外环境中...
该方法采用3D高斯溅射(3DGS)作为场景表示,并通过分治训练策略和细节级别(LoD)策略实现了对大规模3DGS的高效训练和渲染。具体来说,该方法首先使用普通3DGS训练策略生成全局场景高斯,然后基于此全局先验采用分治策略将高斯分割成多个块进行并行训练,最后通过LoD策略根据视角距离选择不同细节级别的高斯进行渲染。实验结果显示...
与改进的3DGS相比,VastGausian大大降低了单个GPU上的视频内存消耗。由于VastGaussian在合并场景中的3D高斯数比Modified 3DGS多,因此其渲染速度略慢于Modified 3DDS,但仍比基于NeRF的方法快得多,实现了1080p分辨率的实时渲染。 消融实验 我们对Sci-Ar场景进行消融研究,以评估VastGaussian的不同方面。 数据划分。如图6...
针对3D高斯Splatting的分层细节级别 在处理大型场景时,细节级别(LOD)解决方案至关重要,它们允许有效地渲染大量内容;因此,我们的目标是创建一个层次结构,以表示通过原始3DGS优化生成的图元。遵循图形中的传统LOD方法,我们需要: 1)找到候选的3DGS图元并定义如何将它们合并到中间节点中; ...
项目算法一:大模型驱动类别泛化语义多层级金字塔3DGS SLAM 多模态大模型:引入大模型的泛化能力,摆脱传统Yolo和R-CNN等目标检测算法对预定义标签的依赖 语义分割:语义的引入使得在优化渲染过程RGB、深度和语义地图重建精度之间实现相互改进 多层级金字塔:提取多级图像金字塔用于高斯泼溅,恢复场景细节并确保重建过程中的一致...
据我们所知,GigaGS是首个使用3D高斯溅射(Splatting)技术进行大规模场景表面重建的工作。通过精心设计,GigaGS能够生成高质量的3D表面,并可以并行处理大规模场景。 局限性:3D高斯溅射的性能与COLMAP的性能高度相关,这可能会降低性能,尤其是在无纹理区域。 对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者,可以阅读一下论文原文~...
当前,3DGS作为一种三维重建算法极大推动了实时3D场景重建。但如何在不同尺度下有效地训练和渲染大规模3DGS一直是个问题。为了解决该问题,来自中科院等团队的研究人员共同提出了一种训练和渲染大规模3DGS的新技术#CityGaussian#。 CityGS 利用了全局场景的信息,通过将其分解为更小的部分进行处理,然后将这些部分重新...
从手机随手拍、汽车行车记录仪到无人机航拍,如何从海量无序二维图像快速生成高精度三维场景? 传统方法依赖精确的相机位姿参数,实际应用成本高昂。港科广团队提出全新框架GraphGS,突破技术瓶颈——无需精准相机位姿,仅凭RGB图像即可实现大规模开放场景的高效重建和高保真新视角合成,相关论文入选ICLR 2025,代码即将开源。
本发明提供基于3DGS的大场景三维重建、更新和编辑方法,包括利用基于分块配准的SFM运动结构恢复方法对大规模图片数据集进行相机位姿解算;利用基于分块的3DGS三维重建方法对大场景进行三维重建,实现大场景下的一致性强且低存储空间的建模。本发明对于建设数字化实景重建给出了解决方案;本发明针对大规模数据集进行运动结构恢...