- 神经辐射场NeRF方法,典型代表是NICE-SLAM、NeRF-LOAM - 3D Gaussian Splatting 方法,典型代表是SplaTAM、Gaussian Splatting SLAM 全网首个理论+实践课程《快速上手基于NeRF的SLAM:理论与实践》第②期重磅上线(新增超40%新内容)!有早鸟立减100优惠,限额30个 不要浪费任何一次技术红利 1什么是NeRF-based SLAM?
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!
3D Gaussian Splatting(3D-GS)已成为计算机图形学领域的一个重大进步,它提供了明确的场景表示和新颖的视图合成,而不依赖于神经网络,如神经辐射场(NeRF)。这项技术在机器人、城市地图、自主导航和虚拟现实/增强现实等领域有着不同的应用。鉴于3D Gaussian Splatting的日益流行和研究的不断扩展,本文对过去一年的相关论...
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...
首先,让我们了解一下NeRF的局限性。NeRF基于体素渲染的方法,需要密集采样以获取高质量的重建效果,这导致了计算量大、内存占用高等问题。而3D Gaussian Splatting则采用了一种全新的思路,它不再依赖于密集采样,而是通过将场景中的点云转换为高斯分布,实现了高效且高质量的三维场景重建。 那么,3D Gaussian Splatting是...
scales=[1.0]):"""初始化场景对象:param args: 包含模型路径和源路径等模型参数:param gaussians: ...
3D Gaussian Splatting(3D-GS)已成为计算机图形学领域的一个重大进步,它提供了明确的场景表示和新颖的视图合成,而不依赖于神经网络,如神经辐射场(NeRF)。这项技术在机器人、城市地图、自主导航和虚拟现实/增强现实等领域有着不同的应用。鉴于3D Gaussian Splatting的日益流行和研究的不断扩展,本文对过去一年的相关论...
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...
1、基于NeRF/Gaussian的全新SLAM算法 2、移动机器人规划控制入门与实践：基于Navigation2 3、自动驾驶的...
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...