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...
3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering Gaussian splatting 优化部分 总结 简述 近期,SLAM领域中又有一个大事件。既nerf之后,出现了一种计算量跟小,速度更快的方案,就是我们今天要看的高斯抛雪球方法。本来这篇文章只对3D的稠密地图的建图质量有不错的提升,但是其中将传统的稀疏的特征点地...
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...
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。
3D高斯(3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering) 首先,我们来看一下3D高斯的特点是什么?3D模型组成表面的方法通常有两种,一种是由方块组成,另一种是由三角形组成,而3D高斯splatting是由椭圆组成的模型。 3D高斯splatting允许在1080p分辨率下实现高质量实时(大于30帧每秒)。在提出该方法时,...
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...
作者:Bernhard Kerbl, Georgios Kopanas 等来源:SIGGRAPH 2023论文题目:3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering论文链接:https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/3d_gaussian_splatting_low.pdf内容整理:王秋文
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...
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...
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...