图一：干净（左）与Poison-Splat攻击后（右）的输入图像、三维高斯点云，以及GPU显存、训练时间和渲染速度的显著变化。这里的每张图片由像素表征（左上）和3DGS高斯点的可视化（右下）拼接而成，更好地展示其二维像素空间和三维高斯空间的变化。问题背景：强大的模型“适应性”是优点，还是漏洞？图二：NeRF (左) 和
图一:干净(左)与Poison-Splat攻击后(右)的输入图像、三维高斯点云,以及GPU显存、训练时间和渲染速度的显著变化。这里的每张图片由像素表征(左上)和3DGS高斯点的可视化(右下)拼接而成,更好地展示其二维像素空间和三维高斯空间的变化。 问题背景:强大的模型“适应性”是优点,还是漏洞? 图二:NeRF (左) 和 3D G...
高效网格提取:高斯泼溅算法提出了一种高效的采样方法,能够在密度函数水平集的可见部分上快速采样点,并利用泊松重建算法生成三角形网格。 可选的细化策略:算法允许将高斯函数绑定到网格表面,并通过联合优化高斯函数和网格,进一步提升模型的细节表现。 实际应用场景 场景组装:在Blender等3D建模软件...
高斯泼溅的想法源于“表面飞溅”(引文3),因此它树立了一个很酷的例子——经典的计算机视觉方法仍然可以启发相关的解决方案。它简单而明确的表示使高斯泼溅特别容易解释,这是在某些应用中选择它而不是NeRF算法的一个很好的理由。 表示三维世界 如前所述,在高斯泼溅算法中,3D世界由一组3D点表示。事实上,存在数百万个...
来自新加坡国立大学和昆仑万维的研究者在 ICLR 2025上的Spotlight论文《Poison-Splat: Computation Cost Attack on 3D Gaussian Splatting》中,首次揭示了这一致命漏洞,并提出了首个针对3DGS计算复杂度的攻击算法:Poison-Splat。 图一:干净(左)与Poison-Splat攻击后(右)的输入图像、三维高斯点云,以及GPU显存、训练时...
来自新加坡国立大学和昆仑万维的研究者在 ICLR 2025上的Spotlight论文《Poison-Splat: Computation Cost Attack on 3D Gaussian Splatting》中,首次揭示了这一致命漏洞,并提出了首个针对3DGS计算复杂度的攻击算法:Poison-Splat。 图一:干净(左)与Poison-Splat攻击后(右)的输入图像、三维高斯点云,以及GPU显存、训练时...
下面是对高斯泼溅算法的基本解读: 1.算法原理:高斯泼溅算法基于随机过程,通过在图像上随机生成水滴,并模拟水滴在图像表面的扩散过程,从而达到模拟真实水滴的效果。高斯滤波器在这个过程中起到关键作用,它可以根据设定的参数(如标准差、核大小等)来控制水滴的扩散范围和速度。 2.参数设置:在高斯泼溅算法中,用户需要...
来自新加坡国立大学和昆仑万维的研究者在 ICLR 2025上的Spotlight论文《Poison-Splat: Computation Cost Attack on 3D Gaussian Splatting》中,首次揭示了这一致命漏洞,并提出了首个针对3DGS计算复杂度的攻击算法:Poison-Splat。 图一:干净(左)与Poison-Splat攻击后(右)的输入图像、三维高斯点云,以及GPU显存、训练时...
来自新加坡国立大学和昆仑万维的研究者在 ICLR 2025上的Spotlight论文《Poison-Splat: Computation Cost Attack on 3D Gaussian Splatting》中,首次揭示了这一致命漏洞,并提出了首个针对3DGS计算复杂度的攻击算法:Poison-Splat。 图一:干净(左)与Poison-Splat攻击后(右)的输入图像、三维高斯点云,以及GPU显存、训练时...
要是遇到反射边界,能量按一定角度反弹,类似光线照镜子,这需要依据几何光学原理,根据入射方向和边界法线算出反射方向,再延续高斯泼溅计算;若边界是吸收型,能量到这儿就逐渐消散,避免出现不切实际的穿透或无限反射乱象。 材质属性也在算法中有重要戏份。不同材质对泼溅能量的响应各异,金属表面可能反射强光,让高斯泼溅的...