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...
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
为此,本文提出了不需要COLMAP的3DGS投影(CF-3DGS)方法,它利用两个关键因素:视频中的时间连续性和显式的点云表示。 与一次性优化所有帧不同,研究者们选择以连续的方式生成场景的3D高斯,随着相机移动逐帧“生长”。在这个过程中,我们将为每一帧提取一个局部3D高斯集合,并维护...
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。
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。
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。
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。
近三年,三维重建出现了各式各样的发展:nerf、gaussian splatting等,这些技术的出现无疑是对传统3D视觉的巨大冲击,但目前来看,大多数nerf和gaussian splatting 的输入还都是sfm的结果,根据开源的结果来看准确的说应该是使用colmap的结果作为输入,当然也有一些工作是without colmap的(目前并不多)。显而易见,传统的mvs的...
COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting https://arxiv.org/abs/2312.07504 Yang Fu, Sifei Liu, Amey Kulkarni, Jan Kautz, Alexei A. Efros, Xiaolong Wang UCSD,nVidia,UC伯克利 虽然神经渲染在场景重建和新颖的视图合成方面取得了令人印象深刻的进步,但它在很大程度上依赖于精确的预先计算的相机姿势。 为了放松这...