1.4D Gaussian Splatting (4D-GS): 2.高斯变形场网络: 3.多分辨率编码方法: 4.实时渲染性能: 分点说明 1.显式表示与神经网络的结合: 2.高斯变形场网络: 3.多分辨率编码: 4.实时渲染能力: 5.存储效率: 6.潜在应用: CVPR2024论文合集链接: 论文标题 4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene ...
我们在高度优化的CUDA加速框架中进一步实现了我们的时间切片和飞溅技术,实现了高达277 FPS的实时推理渲染速度 7. CVPR2024 HiFi4G: High-Fidelity Human Performance Rendering via Compact Gaussian Splattinglink 详细解读见HiFi4G: High-Fidelity Human Performance Rendering via Compact Gaussian Splatting 论文笔记 - ...
1. 论文信息 标题:4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene Rendering 作者:Guanjun Wu, Taoran Yi, Jiemin Fang, Lingxi Xie, Xiaopeng Zhang, Wei Wei, Wenyu Liu, Qi Tian, Xinggang Wang 机构:华中科技大学、华为 原文链接:https://arxiv.org/abs/2310.08528 代码链接:https://github.com/h...
【4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene Rendering】 文章链接:https://arxiv.org/abs/2310.08528 项目主页:https://guanjunwu.github.io/4dgs/index.html 开源代码:https://github.com/hustvl/4DGaussians 动态场景的表示和绘制一直是一项重要但具有挑战性的任务。特别是要对复杂运动进行精确建模,...
4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene Rendering - 动态 3D 高斯溅射场景学习和轻量级实时实时渲染! “4D高斯溅射实时动态场景渲染”是华中科技大学和华为的研究人员研制的一种学习动态3D高斯溅射场景并实时轻量级再现的技术。 用于实时动态场景渲染的 4D 高斯展开 ...
git clone https://github.com/hustvl/4DGaussians cd 4DGaussians git submodule update --init --recursive conda create -n Gaussians4D python=3.7 conda activate Gaussians4D pip install -r requirements.txt pip install -e submodules/depth-diff-gaussian-rasterization pip install -e submodules/simple...
一、4D Gaussian Splatting的基本原理 4D Gaussian Splatting技术结合了高斯函数和Splatting算法,其核心思想是利用高斯函数对物体表面进行平滑处理,并通过Splatting算法将处理后的颜色、深度等信息映射到像素上。这种方法不仅能够保持图像的质量,还能够实现高效的渲染速度。 二、4D Gaussian Splatting的实现方法 实现4D Gau...
The advent of 3D Gaussian Splatting (3D-GS) techniques and their dynamic scene modeling variants, 4D-GS, offers promising prospects for real-time rendering of dynamic surgical scenarios. However, the prerequisite for modeling dynamic scenes by a large number of Gaussian units, the high-dimensional...
DreamGaussian4D:4D 高斯 Splatting 的生成式模型 在4D内容生产领域,近年来已经取得了显著的进步。然而,目前的方法还存在优化时间过长、运动控制能力欠缺,以及细节表现力不足等问题。 在本论文中引入了...
与仅使用 SH 模型的 3D Gaussian Splatting 相比，研究者提出的混合外观模型充分利用了输入图像捕获的信息，从而有效地提高了渲染质量。为了验证新方法的有效性，研究者在多个广泛使用的多视图动态新视图合成数据集上评估了 4K4D，包括 NHR、ENeRF-Outdoo、DNA-Rendering 和 Neural3DV。广泛的实验表明，4K4D 不仅...