6. Gaussian 的快速可微光栅化 7. 实现、结果和评估 7.1 实现 7.2 结果与评估 7.3 消融 7.4 局限 8. 讨论与结论 附录A: 梯度计算的细节 附录B:优化和密集化算法 著名的 3DGS 论文。由本人翻译,不保证完全准确。 [2308.04079] 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering (arxiv.org)...
splatting的核心: ①为什么选择雪球? 我们的输入是点云中的一些点,这个点本质上没有体积,也没有能量,所以我们选择一个核来对他进行膨胀。这个核可以选择高斯/圆/正方体... 为什么选择高斯呢? 仿射变换: 3d gaussian不是一个分布吗,为什么会是一个椭球呢? 协方差的定义:协方差衡量的是两个变量之间的关系。具体...
本文主要介绍了一种使用辐射场(Radiance Field methods)进行新视角合成的方法:Gaussian splatting(也有描述说这种方法已经很早就有,只是2023年有了加速以及效果好才火起来,我们暂且留坑,以后再关注历史),可以进行快速(30fps)且高质量(1080p)的场景重建。解决了神经辐射场(NeRF)技术在实时渲染高分辨率场景时面临的挑战。
在新技术领域,先来的吃肉,后来的喝汤,因此我们开启了“先锋计划”,爆肝备课,针对3D Gaussian Splatting SLAM 目前大佬发表的论文,以及目前唯一开源的代码SplaTAM,全网首发,全网独家最早最新的《基于3D Gaussian Splatting SLAM:理论与源码解析》课程来啦,帮助各位研究者第一时间抢占学术制高点,第一时间抓住落地机会。 目...
1.3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering 用于实时辐射场渲染的3D高斯溅射 (SIGGRAPH 2023 best paper,3D高斯开山作) 简述:Radiance Field方法是一种用于多张照片或视频场景的新视图合成技术。然而,目前的方法要么需要昂贵的神经网络进行训练和渲染,要么牺牲速度以换取质量。作者提出了三个关键...
可微的 3D Gaussian Splatting 本文的目的是优化一个从 SfM 得到的稀疏点集开始的允许高质量新视角合成的场景表征。为了达到这一目标,作者需要一个基元,其能够继承可微体积表征这一性质,同时是非结构化的和显式的,以允许非常快速的渲染。作者选择了 3D 高斯:可微并易于映射到二维平面,从而能够满足快速的α混合的渲...
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...
Visualization results indicate that most plant models achieve a Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) exceeding 25, outperforming all models including the original 3D Gaussian Splatting and enhanced NeRF. The mesh results indicate an average relative error of 4% between the calculated values and the ...
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...
(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...