将SfM点增长到数百万的话,原始的3D Gaussian Splatting需要千兆字节的磁盘空间来表示单个无限场景,带来大量的存储开销。LightGaussian实现了超过15倍的平均压缩率,平均存储从727MB减少到42MB,同时将FPS从139提高到215,从而能够高效地表示复杂场景。 可以看一下3D GS和LightGaussian的定性对比效果。 代码已经开源了,感兴...
SuGaR: Surface-Aligned Gaussian Splatting for Efficient 3D Mesh Reconstruction:用于高效3D网格重建的表面对齐高斯溅射 DreamGaussian:高斯splatting的单视图3D内容生成(单视图) Gaussian Splatting SLAM:应用于单目或RGB-D相机的增量式3D重建的方法 GaussianEditor: Swift and Controllable 3D Editing with Gaussian Spla...
在上一篇文章中,我开始研究高斯泼溅(3DGS:3D Gaussian Splatting)。 它的问题之一是数据集并不小。 渲染图看起来不错。 但“自行车”、“卡车”、“花园”数据集分别是一个 1.42GB、0.59GB、1.35GB 的 PLY 文件。 它们几乎按原样加载到 GPU 内存中作为巨大的结构化缓冲区,因此至少也需要那么多的 VRAM,加上...
创作者可在虚幻引擎中进一步混合编辑,在空间中加入虚拟角色、动画、灯光、特效及运镜等进行混合渲染,创造虚实融合的全新3D体验。 该插件基于今年8月图形学顶级会议SIGGRAPH 2023最佳论文提出的基于3D高斯抛雪球法的实时辐射场渲染算法(3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering[6],下称3D-GS)研发...
首先简单介绍一下,3DGS是如何表示真实场景的,前面也有提过,在Gaussian Splatting中,3D世界用一组3D点表示,实际上是数百万个,大致在0.5到5百万之间。每个点是一个3D高斯,具有其独特的参数,这些参数是为每个场景拟合的,以便该场景的渲染与已知数据集图像紧密匹配,接下来就介绍他的属性。
通过这两种互补的技术,SUNDAE方法在保持高渲染质量和快速渲染速度的同时,大幅降低了3D Gaussian Splatting的存储需求。在实验中,SUNDAE方法可以将存储需求降低到原来的10%左右,同时渲染质量仅略有下降。 5. SUNDAE方法中的神经补偿模块是如何工作的? SUNDAE方法中的神经补偿模块的工作流程如下: ...
Gaussian Intrinsic Properties的优化 尽管已经展示了3D高斯Splatting的能力和效率，但在以下有希望的方向上...
Global Gaussian Prior Generation：直观的大规模场景训练策略包括将分治策略应用于COLMAP点。然而，由于缺乏...
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...
论文标题: DreamGaussian: Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation项目地址: https://dreamgaussian.github.io/, 视频播放量 6947、弹幕量 6、点赞数 141、投硬币枚数 91、收藏人数 294、转发人数 76, 视频作者 里奥__, 作者简介 CMUer; 前沿论文