NeRF 优缺点: 场景重建质量高、数据增强提高模型泛化能力,支持处理动态场景模拟、高分辨率细节变化捕捉;计算需求高、渲染速度慢、动态场景能力有限,使用MLP 网络隐式表示缺乏直观性和可解释性;———3D Gaussian Splatting/3DGS(3D高斯泼溅):相关论文首次出现于 2023 年SIGGRAPH,3DGS 使用了「 3D 高斯体」分布来描述...
相信大家对目前流行的三种三维重建方式感到好奇本期视频带给大家倾斜摄影,nerf(instant-ngp),3d gaussian splatting三者的三维重建的效果横向对比视频希望大家能喜欢~, 视频播放量 3、弹幕量 20、点赞数 931、投硬币枚数 533、收藏人数 1678、转发人数 425, 视频作者 中恩
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...
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...
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...
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...
NeRF是一种隐式表达,其与显式表达是相反的。 显式表达(Explicit Representation):点云,mesh和体素。在显式表达中,三维模型的几何信息被明确地表示为一系列的顶点、边和面。这通常涉及到明确指定模型的几何结构和拓扑关系。例如,一个立方体可以通过指定其八个顶点的坐标来显式地表示。
从下图也可以看到NeRF和Gaussian在概念上的区别，左边是NeRF沿着光线查询连续 MLP，右边是Gaussian一组与...
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...