24年3月来自中科院计算所和UCSB的论文“Recent Advances in 3D Gaussian Splatting”。 3D 高斯splatting(3DGS)的出现大大加快了新视图合成的渲染速度。与使用位置和视点条件神经网络表示 3D 场景的神经隐式表示(如NeRF)不同,3D 高斯splatting利用一组高斯椭球函数来建模场景,从而将高斯椭球函数光栅化为图像来实现高...
二、3DGS的实现细节 之前的部分我们已经明白了3DGS如何把在场景中的高斯通过一种近似的仿射变换投影到投影空间,并通过Splatting Algorithms把变换后的高斯渲染到平面上,最后通过EWA滤波将结果采样到屏幕上。 这个部分将要介绍3DGS是如何初始化场景中的高斯并且通过反向传播学习每个高斯的参数的。除此之外,这个算法的核心...
而3D 高斯泼溅(Splatting)是用于实时辐射场渲染的 3D 高斯分布描述的一种光栅化技术,它允许实时渲染从小图像样本中学习到的逼真场景。3D Gaussian Splatting的pipeline分为3个步骤:1、从相机配准过程中得到的稀疏点云开始,使用3D Gaussian表示场景2、对3D Gaus...
几周前,CMU和MIT的大佬们开源了SplaTAM:Splat,Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM,首次实现单目RGB-D相机使用3D Gaussian Splatting实现稠密重建,就是打通了3D GS和SLAM的pipeline,从前端到建图一气呵成,并且精度和效果直接秒杀之前的SOTA。效果在这里 一周前,伦敦帝国理工学院戴森机器人实验室的大...
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...
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...
一坑未平，一坑又起。去年年末，我们的AI合作伙伴突然给山海鲸技术团队丢来了一个新技术-3D Gaussian Splatting。我们的理解中，一直认为Nerf类似的技术还是实验室里的玩具，没想到这么快就可以实际应用了。我们技术团队一向自认无所不能，怎么能在AI领域毫无建树呢。于是作为一名有好胜心的技术负责人，必须拉来团队...
开发了一种快速的可见性感知渲染算法,支持各向异性 splatting,既加速训练,又允许实时渲染。 3D Gaussian Splatting相关概念 高斯泼溅由以下参数描述: 位置:它所在的位置 (XYZ) 协方差:如何拉伸/缩放(Σ:3x3 半正定矩阵) 颜色:它是什么颜色(RGB) Alpha:透明度如何 (α) ...
最近,3D Gaussian Splatting (3DGS) 作为一种新颖的 3D 表示方式,因其快速的渲染速度和高渲染质量而受到关注。然而,这种方法也伴随着高内存消耗,例如,一个训练好的高斯场可能会使用超过三百万个高斯基元和超过 700 MB 的内存。 近日,帝国理工学院、北航、北京理工大学、中国科学院大学、中国电信人工智能研究院多媒...
开发了一种快速的可见性感知渲染算法,支持各向异性 splatting,既加速训练,又允许实时渲染。 3D Gaussian Splatting相关概念 高斯泼溅由以下参数描述: 位置:它所在的位置 (XYZ) 协方差:如何拉伸/缩放(Σ:3x3 半正定矩阵) 颜色:它是什么颜色(RGB) Alpha:透明度如何 (α) ...