这篇文章提出了一种名为COLMAP-Free3D Gaussian Splatting(CF-3DGS)的新方法,用于从图像序列中进行相机姿态估计和新视角合成。这种方法的核心在于它不依赖于预先计算的相机姿态,而是利用3D高斯点云的显式表示和输入视频流的连续性,实现了无需任何结构从运动(SfM)预处理的新视角合成。文章提出的方法能够顺序处理输入...
论文标题: COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting论文作者: Yang Fu, Sifei Liu, Amey Kulkarni, Jan Kautz, Alexei A. Efros, Xiaolong Wang导读:本文介绍了一种新的神经渲染方法,用于在不需要预先计算相机参数…
我们的方法包括两个关键步骤:局部3D高斯点云生成和全局3D高斯点云生成。在局部3D高斯点云生成中,我们通过估计相邻帧之间的相对姿态来生成局部的3D高斯点云。然后,在全局3D高斯点云生成中,我们逐步地学习全局的3D高斯点云,以覆盖整个场景。我们通过在每对图像之间应用局部3D高斯点云生成来推断第一帧和任意帧之间的相...
COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting 移步公众号「3DCV」第一时间获取工业3D视觉、自动驾驶、SLAM、三维重建、最新最前沿论文和科技动态。 推荐阅读 1、工业3D视觉、自动驾驶、SLAM、三维重建、无人机等学习路线总结! 2、基于NeRF/Gaussian的全新SLAM算法 3、面向自动驾驶的BEV与Occupancy网络全景解析与实战...
神经辐射场(Neural Radiance Field, NeRF)和三维高斯溅射(3D Gaussian Splatting, 3DGS)等方法的引入,基于密集多视图影像,在渲染质量和效率方面取得了显著进步。然而,这些方法在实际应用场景中,尤其是场景无法被密集覆盖的情况下,仍然面临问题。 给定稀疏图像时,在NVS中过度拟合光度目标到错误几何体是一个常见问题。
COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting About Us NeRF相关 SMERF: Streamable Memory Efficient Radiance Fields for Real-Time Large-Scene Exploration https://arxiv.org/abs/2312.07541 Daniel Duckworth, Peter Hedman, Christian Reiser, Peter Zhizhin, Jean-François Thibert, Mario Lučić, Richard Szeliski,...
移步公众号「3D视觉工坊」第一时间获取工业3D视觉、自动驾驶、SLAM、三维重建、最新最前沿论文和科技动态。 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、自动驾驶的未来:BEV与Occupancy网络全景解析与实战 4、面向三维视觉的Python从入门到实战 ...
下游3D Gaussian抛雪球。FlowMap的输出可用于训练高质量的3D Gaussian抛雪球场景。重建质量明显优于NoPE - NeRF和DROID - SLAM,与COLMAP相当。 FlowMap是一种端到端的可微方法,用于恢复输入视频的姿势、内参和深度图。FlowMap仅通过现成的光流和点轨迹对应进行监督,并使用梯度下降在每个场景中进行优化。FlowMap重建得到...
无需任何SfM预处理在场景重建和视图合成 #人工智能 #编程 #三维重建 #计算机视觉 #算法 本文介绍了一种名为COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting的方法,用于从连续的图像序列中生成新的视角。@3D视 - 3D视觉工坊于20231214发布在抖音,已经收获了2.4万个喜欢,来抖音,记
通过使用局部3D高斯点云生成(3DGS)方法,推断第一帧和任意帧之间的相对姿态。 使用全局3DGS方法,根据估计的相对姿态和两个观察到的帧作为输入,更新3D高斯点云集合,以完成逐步增长的全局3DGS。 评估新视角合成质量和相机姿态估计准确性。 CO3D-V2数据集实验方法 ...