英文原文: https://hf.co/blog/gaussian-splatting原文作者: Dylan Ebert译者: Matrix Yao (姚伟峰)，英特尔深度学习工程师，工作方向为 transformer-family 模型在各模态数据上的应用及大规模模型的训练推理
三维重建方法对比 目前 三维重建方法,主要分成两大类,一类称为传统方法,先通过图像稠密匹配得到点云,然后点云网格化,然后进行纹理贴图;另外一类称为现代方法,最具代表性的就是目前很火的3D Gaussian Splatting 方法,你认为两者各有什么优点和缺点?请详细说明 欢迎大家来交流讨论。 上次我们的讨论话题很多盆友参与: ...
4.2 优缺点 3D Gaussian Splatting 以其平滑渲染、快速实时渲染和对复杂数据分布的适应性,在许多应用场景中展现出独特优势。然而,它也存在大场景应用不足、内存占用大、参数优化等问题,需要在实际应用中根据具体需求和资源限制进行权衡。 5 3D Gaussian Splatting多端集成 3D GS技术因其高效的渲染能力和对细节的出色...
2024年，在计算机视觉（CV）计算机图形学（CG）领域，3D高斯溅射技术大热，其原始论文名称叫“3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering”，这篇论文发在ACM Transactions on Graphics上，并收录在SIGGRAPH 2023，非常值得读一读。如上图所示，与IntantNGP相当的训练时间，本文达到了与他们更高的...
除此之外,Gaussian Splatting根本不涉及任何神经网络,甚至没有一个小型的 MLP,也没有什么 "神经"的东西,场景本质上只是空间中的一组点。在大家都在研究数十亿个参数组成的模型的人工智能世界里,这种方法越来越受欢迎,令人耳目一新。它的想法源于 "Surface splatting"(2001 年),说明经典的计算机视觉方法仍然可以...
三. 3D Gaussian splatting 3.1 3DGS流程 3.2 3DGS的优化 3.3 不足 四. 参考及引用 一. 计算机图形学前置知识 主要是恶补一些计算机图形学的知识,深度学习相关知识就不在这里介绍了。 1.1 点云数据(point cloud data): 三维坐标系统中的一组向量集合,每一个点包含三维坐标,可能包含颜色信息(RGB)或反射强度信...
高斯溅射Gaussian Splatting简介 04 高斯溅射是一种用于 3D 渲染和场景重建的高级技术。由于传统 NeRF 具有其优势,该技术通常被用作更快、更灵活的替代方案。 图4:高斯条纹如何混合以创建无缝图像的表示 工作原理详解: 1 场景表示: 高斯分布不使用像 ...
个人理解区别:问题:最近比较新的Gaussian Splatting方法也能够生成新视角图像,比Nerf要快的多效果甚至还好一点,如果通过该系列生成的点云精度也够高,相比之下MVSNet系列的应用前景是否会显得有些鸡肋?问题有点多,麻烦您有空回复一下🐯 这里展示一下我们的一位嘉宾回答,作为参考。也欢迎各位评论区留言说说对这个问题...
在最近的论文《SC-GS: Sparse-Controlled Gaussian Splatting for Editable Dynamic Scenes》，他们提出了一种新的动态场景表示方法，通过将场景运动和外观分解为稀疏控制点和稠密的 3D Gaussians，显著提高了动态场景的可编辑性和渲染质量，在新视角合成和保持外观的运动编辑方面均显著优于现有方法。另外一项研究《...