FlyNeRF:基于无人机的NeRF实现超高质量3D重建! 4642 -- 2:30 App VastGaussian:首个基于3D Gaussian Splatting的大场景高质量重建和实时渲染方法 5597 -- 1:18:50 App [3DGS] 作者Bernhard Kerbl讲讲3DGS的历史、思考过程(感谢群友的投喂) 2.4万 80 7:12:46 App 我居然三天就学会了3D点云+三维重建!
与NeRF相比,3D Gaussian Splatting具有以下优势: 计算量小:由于不再需要密集采样,3D Gaussian Splatting的计算量大大减少,从而提高了重建速度。 内存占用低:由于采用了高斯分布表示场景中的点云,3D Gaussian Splatting的内存占用也相对较低,使得在大规模场景重建中更具优势。 高质量重建效果:虽然简化了计算过程,但3D...
Gaussian-Splatting可以说是在性能和效率上得到了完美平衡的算法了! 01-polycam免费体验地址:https://poly.cam/gaussian-splatting 02-Github地址:https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting 如果对视频有任何疑问或者想要交流的,欢迎大家评论区下方留言~~~ 展开更多...
与以往侧重于基于NeRF的重建的大型重建模型（LRM）不同，MeshLRM将可微分网格提取和渲染融入到LRM框架中。
3D GS（Gaussian Splatting）与 NERF 3D GS 目的在于场景重建，目标是给定场景几个视角的图片，生成任意一个视角的图片，与NERF目的相同。NERF输入点位置和观察角度，通过MLP输出颜色与占据概率，然而训练和渲染速度较慢，一个640*480图片需要MLP处理128次，推理约需四千万次。尽管有后续论文优化速度，仍...
该插件基于今年8月图形学顶级会议SIGGRAPH 2023最佳论文提出的基于3D高斯抛雪球法的实时辐射场渲染算法(3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering,下称3D-GS)研发而成。 3D-GS被普遍认为是三维重建领域的“爆炸性”新技术,是多种创新集大成者,克服了此前大热的NeRF(神经辐射场)算法和传统三维...
三维Gaussian splatting(3DGS)是近年来在显式辐射场和计算机图形学领域出现的一种变革性技术。这种创新方法的特点是使用了数百万个3D高斯,这与神经辐射场(NeRF)方法有很大的不同,后者主要使用隐式的基于坐标的模型将空间坐标映射到像素值。3D GS凭借其明确的场景表示和可微分的渲染算法,不仅保证了实时渲染能力,而且...
3D Gaussian Splatting讲解-(下)_哔哩哔哩_bilibili 1. NERF NERF: 输入一个点的位置和观察的角度,通过MLP输出一个颜色与占据概率NERF不足:训练和渲染速度慢,一个640*480的图片,MLP处理128次,需要推理约四千万次。尽管后续有论文不断优化NERF速度,但也比较难满足实时性要求 2. 3D GS(Gaussian Splatting) 输入...
自从3D Gaussian Splatting横空出世,整个NeRF圈波涛汹涌,最吸引人的点莫过于在重建质量之高的情况下还能接入传统光栅化,优化速度也快。综合看下来它可以看作多种创新的集大成之作,为进一步研究3D Gaussian Splatting打点基础,本文对3D高斯的基本原理进行了一些简单研究,并和传统显式、隐式几何进行对比分析;之后粗浅介...
3DGS-基于NeRF和Gaussian Splatting的三维重建、定位和理解课分享深度学习之眼 经典的体素渲染法 从虚拟的相机射线上从远端到近端(( wwit1024 )近端指遇到粒子阻隔处)对每一个点的透明度进行求和,在连续射线上近似为积分过程 基于分段随机采样的离散近似volume rendering方式...