本文提出 HumanGaussian,一种有效且快速的框架用于生成具有细粒度几何形状和逼真外观的高质量 3D 人体。HumanGaussian 提出两点核心贡献: (1)设计了结构感知的 SDS,可以显式地引入人体结构先验,并同时优化人体外观和几何形状;(2)设计了退火的负文本引导,保证真实的结果而不会过度饱和并消除浮动伪影。总体来说,HumanGau...
本文提出 HumanGaussian,一种有效且快速的框架用于生成具有细粒度几何形状和逼真外观的高质量 3D 人体。HumanGaussian 提出两点核心贡献: (1)设计了结构感知的 SDS,可以显式地引入人体结构先验,并同时优化人体外观和几何形状; (2)设计了退火的负文本引导,保证真实的结果而不会过度饱和并消除浮动伪影。总体来说,HumanG...
本文提出 HumanGaussian,一种有效且快速的框架用于生成具有细粒度几何形状和逼真外观的高质量 3D 人体。HumanGaussian 提出两点核心贡献: (1)设计了结构感知的 SDS,可以显式地引入人体结构先验,并同时优化人体外观和几何形状; (2)设计了退火的负文本引导,保证真实的结果而不会过度饱和并消除浮动伪影。总体来说,HumanG...
本文提出 HumanGaussian,一种有效且快速的框架用于生成具有细粒度几何形状和逼真外观的高质量 3D 人体。HumanGaussian 提出两点核心贡献: (1)设计了结构感知的 SDS,可以显式地引入人体结构先验,并同时优化人体外观和几何形状; (2)设计了退火的负文本引导,保证真实的结果而不会过度饱和并消除浮动伪影。总体来说,HumanG...
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...
(https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting)其实3D Gaussian Splatting和MVS,SFM,Nerf这类比较类似,但是我们发现辐射场一类场景表示方法已经在新视角渲染任务上得到了革命性的进展,但是在高分辨率图片上由于需要使用神经网络,导致训练和渲染都需要十...
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) …
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...
什么是3D Gaussian Splatting? 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...
本文翻译自《3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering》 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering (inria.fr)最近,体素辐射场方法彻底改变了利用多张照片或视频拍摄…