24年1月来自浙江大学的论文“3D Gaussian splatting”。 3D Gaussian splatting (3D GS) 最近成为显式辐射场和计算机图形领域的一项变革性技术。这种创新方法的特点是利用数百万个 3D 高斯,与神经辐射场 (NeRF) 方法有很大不同,后者主要使用隐式基于坐标的模型将空间坐标映射到像素值。3D GS 具有显式
二、3DGS的实现细节 之前的部分我们已经明白了3DGS如何把在场景中的高斯通过一种近似的仿射变换投影到投影空间,并通过Splatting Algorithms把变换后的高斯渲染到平面上,最后通过EWA滤波将结果采样到屏幕上。 这个部分将要介绍3DGS是如何初始化场景中的高斯并且通过反向传播学习每个高斯的参数的。除此之外,这个算法的核心...
3D NeRF(另一种实现)和高斯的实际应用 Real World Applications for NeRFs and Gaussian Splatting - Simulation, Real Estate, Cinema, AR, VR! 3D NeRF的介绍 NeRF: Neural Radiance Fields for Beginners (重要)3D NeRF和高斯的对比 Novel View Rendering and 3D Reconstruction - NeRFs vs Gaussian Splatting ...
而3D 高斯泼溅(Splatting)是用于实时辐射场渲染的 3D 高斯分布描述的一种光栅化技术,它允许实时渲染从小图像样本中学习到的逼真场景。3D Gaussian Splatting的pipeline分为3个步骤:1、从相机配准过程中得到的稀疏点云开始,使用3D Gaussian表示场景2、对3D Gaus...
3D Gaussian Splatting是最近几个月热度极高的突破性工作,对应论文“3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering”是2023年SIGGRAPH最佳论文,在短短的几个月内席卷三维视觉和SLAM领域。 2020年提出的NeRF等辐射场方法彻底改变了多张照片或视频主导的场景新视角合成的算法生态,但训练、渲染的速度与质...
3D Gaussian Splatting。它是一种用于场景重建和表示的方法,通过将场景中的点云数据转化为高斯函数的形式来进行建模。该方法可以用于多个应用领域,如机器人技术、自动驾驶、人体建模等。 在优化过程中,3D高斯喷洒通过参数优化和密度控制来提高重建质量。参数优化包括损失函数的计算和参数更新,而密度控制则包括点密集化和...
3D Gaussian Splatting是一种高效的渲染技术,能够生成高质量的表面细节和阴影效果。通过了解其原理和应用实例,我们可以更好地理解和应用这种技术在自己的项目中。在实际应用中,我们可以根据具体需求调整高斯分布的参数和采样方法,以获得最佳的渲染效果。 此外,为了更好地掌握3D Gaussian Splatting技术,我们建议读者参考相...
开发了一种快速的可见性感知渲染算法,支持各向异性 splatting,既加速训练,又允许实时渲染。 3D Gaussian Splatting相关概念 高斯泼溅由以下参数描述: 位置:它所在的位置 (XYZ) 协方差:如何拉伸/缩放(Σ:3x3 半正定矩阵) 颜色:它是什么颜色(RGB) Alpha:透明度如何 (α) ...
最近,3D Gaussian Splatting(3DGS)[2] 的显式神经表达为实时场景重建提供了新的视角。它支持多粒度、多尺度建模,对 3D 人体生成任务非常适用。然而,想要使用这种高效的表达仍有两个挑战:1) 3DGS 通过在每个视锥体中排序和 alpha - 混合各向异性的高斯来表征基于图块的光栅化,这仅会反向传播很少一部分的高置信...
一坑未平，一坑又起。去年年末，我们的AI合作伙伴突然给山海鲸技术团队丢来了一个新技术-3D Gaussian Splatting。我们的理解中，一直认为Nerf类似的技术还是实验室里的玩具，没想到这么快就可以实际应用了。我们技术团队一向自认无所不能，怎么能在AI领域毫无建树呢。于是作为一名有好胜心的技术负责人，必须拉来团队...