0. 写在前面这项工作解决了单目动态场景重建中质量与速度的权衡问题。其核心思路是在规范空间中学习3D高斯点,并通过变形场网络捕捉动态场景中的变化。主要技术路线包括:在规范空间中学习3D高斯点,利用变形场网…
通过这些方法,MM3DGS框架能够实现实时的高质量3D场景重建和精确的相机位姿跟踪。 4、实验 数据集: 发布了一个新的多模态SLAM数据集UT-MM,包含室内场景的RGB-D图像、IMU测量、LIDAR深度和精确的地面真值轨迹。 在UT-MM数据集的8个场景上评估了框架,并使用了TUM RGB-D数据集来评估单目SLAM模型的性能。 评价指标:...
3D场景重建是3D计算机视觉中的一个核心任务,具有多种应用。例如,在增强现实(AR)中,为了实现AR效果与周围物理场景之间的真实和沉浸式交互,3D重建需要准确、连贯并在实时进行。虽然使用最先进的视觉-惯性SLAM系统[1][2][3]可以准确跟踪相机运动,但由于重建质量低下和高计算需求,基于图像的实时密集重建仍然是一个挑战...
三维重建是捕捉真实物体的形状和外观,并还原三维立体结构的过程。实时三维重建已经成为多媒体和计算机图形领域的活跃研究课题之一。它可以应用于许多新颖的场景,如自由视角视频、3D游戏互动以及增强现实或虚拟现实。这些应用大多对实时性能有很高的要求。然而,尽管实时重建技术在静态物体重建领域已经很成熟,但受限于庞大的数...
香港大学CVMI实验室携手3D大模型公司VAST与浙江大学,提出了目前SOTA的动态高斯溅射模型SC-GS,并支持用户交互式实时编辑重建的场景。 △面向可编辑动态场景的稀疏控制高斯溅射 SC-GS支持用户对重建的动态高斯进行实时交互编辑,制作新的场景运动或形状: 使用鼠标的拖拽与键盘组合按键就能够方便的操作。
分层场景结构 鉴于在不同尺度上实现实时渲染的固有困难,尤其是对于传统3DGS方法,大规模场景的表面重建...
在研究中,德国卡尔斯鲁厄理工学院提出了HoloGS,以利用Microsoft HoloLens 2数据并通过3D Gaussian Splatting进行即时3D场景重建。 这是直接基于传感器信息完成,因为HoloLens能够访问所需的输入数据,即图像、camera姿态和实时深度传感的点云。团队研究了HoloLens的数据质量是否足以进行3D Gaussian Splatting。为了评估工作流程...
其中,基于实时三维场景重建技术在增强现实中的应用和发展尤为迅速,包括室内的增强现实游戏、机器人导航、AR家具看房等等。而我们的技术成功将一套成熟的基于Intel Realsense ZR300 的快速实时室内静态场景重建(室内重建)技术从PC端移植到移动端。我们通过使用奥比中光所提供的的Zora P1嵌入式开发板和Astra Pro RGBD摄像...
其中,基于实时三维场景重建技术在增强现实中的应用和发展尤为迅速,包括室内的增强现实游戏、机器人导航、AR家具看房等等。而我们的技术成功将一套成熟的基于Intel Realsense ZR300 的快速实时室内静态场景重建(室内重建)技术从PC端移植到移动端。我们通过使用奥比中光所提供的的Zora P1嵌入式开发板和Astra Pro RGBD摄像...
在研究中,德国卡尔斯鲁厄理工学院提出了HoloGS,以利用MicrosoftHoloLens2数据并通过3DGaussian Splatting进行即时3D场景重建。 这是直接基于传感器信息完成,因为HoloLens能够访问所需的输入数据,即图像、camera姿态和实时深度传感的点云。团队研究了HoloLens的数据质量是否足以进行3DGaussian Splatting。为了评估工作流程,研究...