对3D高斯模型进行增密和修剪ifiteration<opt.densify_until_iter:gaussians.max_radii2D[visibility_filter...
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...
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
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…
缺点 高VRAM 使用率(4GB 用于查看,12GB 用于训练) 大量磁盘占用(一个场景 1GB+) 与现有渲染管道不兼容 静态(暂时) 到目前为止,原始的 CUDA 实现尚未适应生产渲染管道,如 Vulkan、DirectX、WebGPU 等,因此还有待观察会产生什么影响。 目前已经进行了以下适应性工作: ...
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...
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《...
最近在推上总被 3D Gaussian Splatting 刷屏,分享一下我看到的学习资料。 说人话:你拍一段视频或者一组照片丢给AI,AI就能帮你重建出一个逼真的3D场景(见图1~3)。这一直是一项叫 NeRF 的技术的强项,但这个...